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搜索资源列表

  1. 计算机视觉的多视几何

  2. 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 单目视觉，两目视觉，双目视觉

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-03
    • 文件大小：591872
    • 提供者：ll20071114

  1. 基于多相机的摄像机标定

  2. 基于多相机的摄像机标定。 MATLAB程序。 原创程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-17
    • 文件大小：5120
    • 提供者：lichao1552

  1. 多目视觉三维人体运动.pdf

  2. 多目视觉三维人体运动

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-07-06
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：staryan

  1. 机器视觉测量

  2. 做视觉测量的同学，比如双目测量，多目视觉测量系统，结构光，摄像机的标定等等。常用的算法这本书都有，由北航大牛，张广军教授编写。。感兴趣的同学下载下来。绝对是视觉测量的好书。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-25
    • 文件大小：49283072
    • 提供者：zx20070085

  1. 多目立体视觉

  2. 多目立体视觉三维重建系统的设计，设计多目摄像机的集中标定及算法

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：oumen_stu

  1. 单目视觉定位方法研究综述

  2. 根据单目视觉定位所用图像帧数不同把定位方法分为基于单帧图像的定位和基于双帧或者多帧图像的定位两类。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2018-05-03
    • 文件大小：208896
    • 提供者：qq_42123338

  1. opencv多目三维重建与ba优化

  2. 基于C++平台通过第三方库opencv和ceres，利用SFM原理实现的多目视觉三维重建，结果通过bundle adjustment最小化重投影误差来优化结果

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-06-02
    • 文件大小：154140672
    • 提供者：qq_39707351

  1. 海康威视多路播放Demo

  2. 基于MFC实现海康威视多路播放的Demo，用于双目或多目视觉

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-07-18
    • 文件大小：118489088
    • 提供者：qq_15029743

  1. 多目视觉与激光组合导航AGV精确定位技术研究.pdf

  2. 多目视觉与激光组合导航AGV精确定位技术研究.pdf,为进一步提高自动导引车(AGV)的定位精度，提出了一种多目视觉与激光组合导航的精确定位方法。该方法首先提出了一种基于双目视觉实时测量的AGV位姿控制技术，通过多目视觉系统来识别导引线侧的多个圆形标识点完成前瞻预判与精准定姿。采用基于代数距离方差校验的改进型最小二乘拟合椭圆算法来确定各标识中心坐标，结合激光扫描与视觉定位信息，采用无迹卡尔曼滤波算法进行多传感器信息融合，最终实现精确定位。实验结果表明：使用该方法后定位精度明显得到提高，控制曲线

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38744435

  1. 基于视觉的三维重建关键技术研究综述

  2. 本文对近年来国内外基于视觉的三维重建方法的研究工作进行了总结和分析, 主要介绍了基于主动视觉下的激光扫描法、结构光法、阴影法以及TOF (Time of flight)技术、雷达技术、Kinect技术和被动视觉下的单目视觉、双目视觉、多目视觉以及其他被动视觉法的三维重建技术, 并比较和分析这些方法的优点和不足.最后对三维重建的未来发展作了几点展望。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-01
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：syp_net

  1. 采用特征点优化选择的视觉测量问题研究

  2. 采用特征点优化选择的视觉测量问题研究，郭玉波，，考虑到多目视觉测量系统每次识别的特征点都会多于3个，目标的位姿运动参数测量基于3个特征点即可完成，不同的特征点组合必然对运�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-17
    • 文件大小：416768
    • 提供者：weixin_38684806

  1. 基于视觉的三维重建关键技术.caj

  2. 三维重建在视觉方面具有很高的研究价值, 在机器人视觉导航、智能车环境感知系统以及虚拟现实中被广泛应用. 本文对近年来国内外基于视觉的三维重建方法的研究工作进行了总结和分析, 主要介绍了基于主动视觉下的激光扫描法、结构光法、阴影法以及 TOF 技术、雷达技术、Kinect 技术和被动视觉下的单目视觉、双目视觉、多目视觉以及其他被动视觉法的三维重建技术, 并比较和分析这些方法的优点和不足. 最后对三维重建的未来发展作了几点展望.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lihuipengxh

  1. 三维机器视觉 多目相机标定 机器人手眼标定.pdf

  2. 三维视觉位姿转换原理，多目立体视觉原理，多目相机标定，机器人手眼标定。部分例程基于HALCON讲解。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-07-04
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：luolei6715

  1. 多目立体视觉三维重建系统的设计

  2. 多目立体视觉三维重建系统的设计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38731075

  1. 基于双目视觉的无人驾驶算法

  2. 基于现实世界是一个三维空间,所以对计算机视觉的研究也应该是在三维空间中进行的。在自动驾驶过程中的首要任务就是道路识别[1],主要是图像特征法和模型匹配法来进行识别。行驶过程中需要进行障碍物检测[2]和路标路牌识别等,此时车辆上的信息采集便可以运用单目视觉或者多目视觉。相比之下,运用多目视觉更具优势,获取的图像信息可构建成三维空间,物体运动以及遮挡等问题对其影响较小。目前有很多智能小车的研究都是基于室内环境的研究,本文基于室外环境,采用双目摄像机模型[3],考虑光照、路面材质等问题,采用分水岭算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：443392
    • 提供者：weixin_38674675

  1. 多目立体视觉测量网络节点的位姿优化方法

  2. 提出了一种测量网络节点位姿的优化方法。建立了网络节点参数的数学模型，分析了位姿参数对测量精度的影响机理，仿真获得了位姿参数最优取值范围和优化初解。对标定板上标志点间距离进行三维视觉测量，结果表明，优化处理后测量相对误差约降低了 0.6%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38621638

  1. LARVIO：基于多状态约束卡尔曼滤波器的轻巧，准确且强大的单目视觉惯性里程表-源码

  2. LARVIO：基于多状态约束卡尔曼滤波器的轻巧，准确且强大的单目视觉惯性里程表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42103128

  1.  基于计算机视觉水火弯板的三维测量系统

  2. 将激光测量技术和多目视觉照相测量技术相融合，分别发挥激光测量精度高、定位准，照相测量速度快、密度高的特点，研制曲面板三维形状的自动测量以及划线定位系统，实现曲面板上的关键点的位置精确、快速的测量，该系统可基本实现工业船舶行业对曲面板技术的要求，对造船业的发展具有重要的现实意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38703980

  1. 基于合成孔径聚焦图像信息的车载三维视觉导航方法

  2. 合成孔径视觉测距是多目视觉测量与单目视觉测量相结合的产物。合成孔径聚焦测距方法是一种通用的图像视觉方法，对光照、色彩、纹理等变化稳定性好，能实时处理，适用于复杂的交通管理工程，为车辆自动驾驶找到了一种新导航方法。利用小孔成像模型摄像机共面阵列获取图像序列，根据图像序列获取各距离段所对应的桶型失真和像差校正叠加图像，计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅校正叠加图像中相应区域的相似测度，并选取相似测度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素，相似度最大的校正叠加图像所对应的距离

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38592502

  1. 先进驾驶辅助系统中基于单目视觉的场景深度估计方法

  2. 针对先进驾驶辅助系统对车辆前视景深信息的需求,在无监督学习框架下提出了一种基于单目视觉的场景深度估计方法。为了降低不同尺寸的前视目标对景深估计结果的影响,采用金字塔结构对输入图像进行预处理;在训练过程中,将深度估计问题转化为图像重建问题,利用双目图像设计了新的损失函数代替真实深度标签,解决了真实场景景深数据难以获取的问题;将中间多尺度的视差图与原输入图像的尺寸统一,改善了深度图中的空洞现象,提升了景深估计精度。在KITTI和Make3D数据集上的定量与定性对比结果表明,本方法可以获得准确度较高的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-22
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_38665449
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