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搜索资源列表

  1. SGM立体匹配

  2. 采用多路动态规划算法实现的双目立体匹配，采用了8个方向，针对PC进行了优化，多线程实现，可以得到精确的视差图像

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-12-15
    • 文件大小：33792
    • 提供者：luoyuncen

  1. 快速SGM立体匹配代码

  2. 基于CPU的快速立体匹配算法，可以实现实时效果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-05-10
    • 文件大小：33792
    • 提供者：linsk

  1. RSGM快速算法

  2. 快速的SGM算法 克服SGM算法计算缓慢的缺点 同时可以得到较为清晰的视差图，能够实现双目视觉下的立体匹配

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-18
    • 文件大小：45056
    • 提供者：danshi9487

  1. 陈计书本上的局部不等式构造

  2. read`E:/机器证明/sydc2013.txt`;read`E:/机器证明/proineq0125`; "===================================================================\ ============================" "Copyright(C) 2013-2016 by Deng HE " [ sgm, pro, dsh, dcpf, dcpf2, dcfc ] "dcpf为【三元完全对称不等式】的配方程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-02-17
    • 文件大小：47104
    • 提供者：whhvc

  1. sgm算法cuda版

  2. semi-global matching（缩写SGM）是一种用于计算双目视觉中disparity的半全局匹配算法。在OpenCV中的实现为semi-global block matching（SGBM）。 SGBM的思路是： 通过选取每个像素点的disparity，组成一个disparity map，设置一个和disparity map相关的全局能量函数，使这个能量函数最小化，以达到求解每个像素最优disparity的目的。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-03-05
    • 文件大小：69632
    • 提供者：oojiajia

  1. 研究论文-基于连续自适应均值漂移和立体视觉的无人机目标跟踪方法.pdf

  2. 为设计一种可自动跟踪、避障的无人机视觉导航技术，将无人机同时搭载双目和单目摄像头：单目摄像头采集无人机相对于被跟踪物体的图像，并采用经Kalman预测器优化的连续自适应均值漂移算法对目标进行有效跟踪；双目摄像头实时采集无人机前进方向上的图像信息，并利用SGM算法计算深度图以分割出无人机前进方向上的障碍物信息。无人机在跟踪目标物体的同时，可自主避开行进方向上的障碍物。实验结果表明，该方法可以有效引导无人机持续、精确地对目标物体进行跟踪，并在跟踪过程中及时躲避前进方向上的障碍物。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_39840914

  1. 安川_∑-Ⅱ系列SGM□H_SGDM产品样本.pdf

  2. 安川_∑-Ⅱ系列SGM□H_SGDM产品样本pdf,安川_∑-Ⅱ系列SGM□H_SGDM产品样本说明： 鉴定时间缩短     由于新控制算法的扩充，实现了模式跟踪控制，制振控制，强化了对振动的控制。因此，即使低刚性机械其定位器定时间亦可缩短1/3。   高速、高精度驱动  实现了最高转速5000min。  此外，因采用了高分辨率串行编码器，提高了定位精度。d-q轴变换电流控制系统的采用，转矩控制精度亦提高了±5%至±2%。 如果您需要了解更多产品信息，请点击http://www.gongbos

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-15
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：weixin_38743737

  1. SGM匹配算法.zip

  2. 2008年Nature上发表的关于SGM立体匹配算法的原文以及译文，这个算法为后来的立体匹配做出了很大的贡献，这里给大家作为学习的参考。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-24
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_41421551

  1. SGM.zip 手写SGM算法

  2. SGM算法的手写实现，可以参考论文Stereo processing by semiglobal matching and mutual information

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：7168
    • 提供者：qq_35705989

  1. semiglobalmatchig-source.zip

  2. 经典立体匹配算法SemiGlobalMatching(SGM)源码，可直接运行，对代码有任何问题，和博主直接交流。

  3. 所属分类：VR

    • 发布日期：2020-08-08
    • 文件大小：60817408
    • 提供者：rs_lys

  1. 双目立体匹配

  2. 双目立体匹配 https://blog.csdn.net/m0_37604894/article/details/81020846 https://www.cnblogs.com/ding-jing/p/8654137.html 1 视差生成深度 公式．．． 2 全局方法 其中数据项描述了匹配程度，平滑项体现了定义场景的约束，C是匹配代价（或称penalty），P是不同两像素p和q视差的函数，一般称之为平滑项． 考虑到能量优化问题在一维空间的复杂度是多项式级的，因此一些研究试图做一些近似来降低

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：254976
    • 提供者：weixin_38682026

  1. 基于改进的单高斯背景模型检测算法的研究

  2. 针对传统单高斯背景模型(SGM)检测中背景模型不能很好地自适应背景变化等问题，提出了一种改进的单高斯背景模型检测的方法。该方法取前N 帧做均值建立初始背景模型，然后利用三帧差法计算得出背景作为本文需要处理的背景区域。同时，对帧差法获得的背景区域分区，划分出大面积静止区域、历史变化区域及该变化区域的历史轨迹区域。赋予大面积静止区和历史变化区固定更新率，同时历史变化区域的历史轨迹区域按照时间分布，给予线性衰减的更新率，在此基础上进行背景模型参数的更新，最终通过背景差分法得出运动的目标。实验表明，改进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38694355

  1. 结合加速鲁棒特征的遥感影像半全局立体匹配

  2. 针对遥感影像半全局立体匹配(SGM)对噪声敏感及在视差不连续和弱纹理区域产生条纹导致匹配率低的问题,提出一种结合加速鲁棒特征(SURF)的遥感影像SGM算法。首先,用SURF计算遥感影像的特征匹配点和特征点主方向,并用快速最近邻搜索算法剔除错误的匹配点;然后,用Census变换计算两幅遥感影像的匹配代价,用特征点主方向来调整SGM算法在不同聚合路径方向上的路径权重;最后,用改进的加权联合双边滤波(WJBF)方法进行视差精化,以去除视差图中的噪声和条纹。在WorldView、IKONOS、高景一号

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38733281

  1. 基于改进的单高斯背景模型运动目标检测算法

  2. 针对传统单高斯背景模型(SGM)存在的背景模型不能很好地自适应背景变化、目标检测不完整的问题，提出了一种改进的单高斯背景模型运动目标检测算法，该方法结合单高斯背景模型和mean shift原理对运动目标进行检测。取前N帧视频样本的均值作为初始背景模型，对当前帧图像进行运动目标的初检测，根据单高斯背景模型更新原理用当前帧图像对检测为背景的点进行背景模型更新，对更新后的背景模型中不属于背景点的像素点进行mean shift修正，将进行mean shift修正后得到的背景模型作为最终的背景模型，再通过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38621630

  1. SciPy-stereo-sgm：立体图像深度重建，包括全部获胜者通吃（WTA）和具有绝对差之和（SAD），平方差之和（SSD）和归一化互相关的半全局匹配（SGM） （NCC）基于匹配的成本，使用Numpy和Numba在Python中实现，

  2. 立体声匹配 *作者： （2020年1月） 总览 这个小工具是简单的立体声匹配的手动实现。 从不同的角度拍摄的两个经过校正的图像： 左图 正确的图像 通过两个匹配算法来组合以深度图像，简单胜者为王它，所有（WTA）或更复杂的半全局匹配（SGM）与绝对差的几个匹配成本（和（SAD），总和平方差（SAD）或归一化互相关（NCC） ）。 使用accX精度度量将结果与真实情况进行比较，不包括使用遮罩遮挡的像素。 公式 有关所涉及公式的精确细节（匹配成本，匹配算法和精度度量），请参阅Theory.p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42115074