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  1. 使用opencv与两个摄像头实现双目标定与测距

  2. 实现效果：http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html 如何在你的电脑上运行这个程序？ 1，它需要cvblobslib这一个opencv的扩展库来实现检测物体与给物体画框的功能，具体安装信息请见： http://dsynflo.blogspot.com/2010/02/cvblobskib-with-opencv-installation.html，当你配置好cvblobslib之后，你可以用这一的程序进行测试：http://dl.dr

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-05-09
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：hysteric314

  1. 双目标定、双目测距、双目深度实现代码（opencv2.4.9，需要cvblobslib扩展库）

  2. 实现效果：http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html 如何在你的电脑上运行这个程序？ 1，它需要cvblobslib这一个opencv的扩展库来实现检测物体与给物体画框的功能，具体安装信息请见： http://dsynflo.blogspot.com/2010/02/cvblobskib-with-opencv-installation.html，当你配置好cvblobslib之后，你可以用这一的程序进行测试：http://dl.dr

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-05-09
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：hysteric314

  1. MATLAB双目立体视觉实验

  2. 根据相关文献利用自适应窗实现视差图生成算法。先进行ADCensus变换，然后计算自适应窗口。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：11264
    • 提供者：yuelianji

  1. matlab开发-基于立体视觉的稀疏稀疏度估计的算术计算的一种桥接算法

  2. matlab开发-基于立体视觉的稀疏稀疏度估计的算术计算的一种桥接算法。基于校正后的立体图像对和少量参数，输出左图像的视差图。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：493568
    • 提供者：weixin_38743602

  1. 1基于双目视觉的深度计算和三维重建.zip

  2. 机器视觉、ZNCC、视差图计算，含图片。可以直接使用的代码。matlab代码。希望能帮到大家。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-12
    • 文件大小：451584
    • 提供者：c1148821791

  1. StereoMatch.m

  2. 基于自适应窗口的匹配代价聚合技术 采用MATLAB代码，根据自适应窗口的特点进行编写，通过对双目图像左右视图逐像素点的特征匹配可获取稠密视差图，由于基于单个像素的图像特征区分度和一致性都比较差，无法用于像素匹配，一般采用矩形窗口聚合像素计算特征，通过邻接像素之间的联系，以邻域像素作为像素特征的支撑域，建立像素的图像特征。但对于双目视差估计问题，由于视角变换、光照变化、透视压缩和遮挡等原因，固定大小的矩形窗口在两幅图像上特别是边缘区域可能提取到不同的支撑域，导致匹配精度不佳。自适应窗口根据图像内容

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-22
    • 文件大小：3072
    • 提供者：xiongdafa721

  1. matlab程序求立体图像视差图

  2. 最近在实验室研究有关立体图像舒适度的项目，简单研究了一下怎么获得视差图的程序代码。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-03-22
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_42299461

  1. 立体视觉——NCC视差匹配

  2. 文章目录实验原理视差图计算归一化互相关双目立体匹配的步骤实验内容代码实现实验过程实验总结遇到的问题 实验原理 视差图计算 深度信息可以通过计算1幅图像和其它图像的特征位置的像素差获得。视差图和深度图很像，因为视差大的像素离摄像机近，而视差小的像素离摄像机远。按以米为单位来计算摄像机距物体多远需要额外的计算。 根据Matlab教程，计算视差图的标准方法是用简单的块匹配（Block Matching）。我们选择右边图像中的1块小区域，并在左边图像中搜索匹配最近的像素区域。同理，当搜索右边图像时，我们

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-08
    • 文件大小：590848
    • 提供者：weixin_38729108

  1. 立体视觉——NCC视差匹配

  2. 文章目录实验原理视差图计算归一化互相关双目立体匹配的步骤实验内容代码实现实验过程实验总结遇到的问题 实验原理 视差图计算 深度信息可以通过计算1幅图像和其它图像的特征位置的像素差获得。视差图和深度图很像，因为视差大的像素离摄像机近，而视差小的像素离摄像机远。按以米为单位来计算摄像机距物体多远需要额外的计算。 根据Matlab教程，计算视差图的标准方法是用简单的块匹配（Block Matching）。我们选择右边图像中的1块小区域，并在左边图像中搜索匹配最近的像素区域。同理，当搜索右边图像时，我们

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-08
    • 文件大小：590848
    • 提供者：weixin_38524246

  1. 基于颜色内相关和自适应支撑权重的立体匹配算法

  2. 立体匹配的关键问题是确定一个合适的匹配代价关系,颜色内相关作为像素点的固有特性，能够有效地反映出匹配像素点间的微小差异。对传统的自适应支撑权重 (ASW)方法进行改进，提出了一种基于颜色内相关和自适应支撑窗口的立体匹配算法，该方法结合了颜色相似性、欧式距离相似性和颜色内相关相似性来确定匹配窗口内像素点的权重大小。同时为了消除光照不同对图像匹配结果的影响，将匹配点先进行rank变换后再进行匹配代价关系计算。对计算出的初始视差图进行三步优化，剔除由图像遮挡、重复等引起的不同视差错误，从而得到最终的视

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38684743