光场估计相关收藏

最新推荐文章于 2025-09-24 01:37:30 发布
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本文介绍了光场技术的基础知识，包括光场工具包的使用、子孔径图像的提取方法，以及光场图像数据集的获取途径。特别关注了DeOccNet网络，这是一种用于光场图像去前景遮挡的深度学习模型，提供了代码实现链接。
Bakemono_
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Portrait Relighting：AI人脸光影建模与动态渲染策略
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
07-04 1145
Portrait Relighting（人像重光照）是近年来在计算摄影与人像增强领域快速发展的一项关键能力，它通过 AI 模型推理人脸在三维空间中的几何结构与光照条件，实现对光影效果的实时编辑与模拟。在实际手机相机系统中，Portrait Relighting 通常与美颜、人像虚化、滤镜系统等模块集成，形成 AI 驱动的综合面部重建与渲染管线。本文聚焦 Portrait Relighting 的系统实现路径，从光照建模、几何估计、模型训练到端侧推理与渲染链路，深入剖析各主流平台的实战部署策略，并给出工程优化
常用公共数据集
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haoji007的博客
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CVonline：图像数据库 (Google直译的结果，希望对大家有帮助) 按主题索引 行动数据库 属性识别 自主驾驶 生物/医药 相机校准 脸和眼/虹膜数据库 指纹 一般图像 一般RGBD和深度数据集 一般视频 手，掌握，手动和手势数据库 图像，视频和形状数据库检索 对象数据库 人（静），人体姿势 人员检测和跟踪数据库（另见监控） 遥感 场景或地点分割或分类...
DeOccNet：国防科大提出阵列相机去除前景遮挡成像新方法
我爱计算机视觉
01-10 945
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术阵列相机可以从不同的视角记录当前场景，并对场景的结构进行解析，因而在战场侦察、公安监视等领域具有巨大的应用潜力。近日，国防科技大学研究团队提...
光场数据库mark
visualdancing
09-13 1681
http://hci-lightfield.iwr.uni-heidelberg.de/ 还未下载，已收到邮件地址， Welcome to the 4D Light Field Benchmark website. This website provides light field data, software tools, and a benchmark evaluation a
HCI 接口
生命不息，奋斗不止!
02-18 1241
HCI Interface The communication between a Host (a computer or an MCU) and a Host Controller (the actual Bluetooth chipset) follows the Host Controller Interface (HCI), see {@fig:HostChipsetConnection}. HCI defines how commands, events, asynchronous and sy
光场资料收集（转）
u011545186的博客
10-18 6848
Links About Light Field 斯坦福大学光场数据库：老牌斯坦福大学计算机图形实验室(Computer Graphics Laboratory)提供的，该数据库所在网站还提供了光场的采集设备，相机标定以及可视化工具。 斯坦福大学计算机图形实验室的Marc Levoy教授做的动画仿真，利于理解。Flash applets on some technical aspects of ph...
光场相关
qq29898765的博客
11-16 1713
Light Field Resources Light Field Research ：斯坦福大学光场数据库 ：大学计算机图形实验室(Computer Graphics Laboratory)提供的，该数据库所在网站还提供了光场的采集设备（相机阵列），相机标定以及可视化工具可以实现新视点成像以及重聚焦。Light Fields and Computational Imaging ，该...
突破单目局限：Kornia多视角光场成像技术深度解析
gitblog_00153的博客
09-24 255
你是否还在为单目相机无法精准获取三维场景信息而困扰？是否在寻找一种能从多视角数据中高效提取深度信息的解决方案？本文将带你探索Kornia光场成像技术，通过多视角数据融合，轻松实现高精度三维重建。读完本文，你将掌握如何利用Kornia构建多视角相机系统、进行三维点云重建，并了解其在实际应用中的优化技巧。 ## 光场成像与多视角几何基础 光场成像（Light Field Imaging）通过捕捉空...
光场成像中元素图像的不失真条件
可为测控的机器视觉专栏
01-07 1207
光场成像中元素图像的不失真条件收藏2024-11-21 14:09:46来源: 中国机器视觉网摘要：在实际应用中，受应用环境狭小空间的限制，可能出现元素图像偏移与部分缺失等失真问题，进而影响光场图像的解码、深度估计与三维成像等应用。为了研究该问题，本文分析并提出了元素图像不失真条件。将环境空间的约束抽象为主透镜物空间的孔阑，根据孔阑尺寸、位置与元素图像之间的关系，将光场成像分为3种情况分别进行理论研究，并设计了元素图像中心偏移、孔阑等差移动10mm实验进行验证。实验结果表明，元素图像中心偏移的实验结果与理论
图像重建/Low-Level Vision相关的资源整理【持续更新】
Kobaayyy的博客
06-30 1976
光场图像处理相关的资源整理学者与机构参考 学者与机构 待修改 参考 [1] 如何从零开始，入门 LaTeX？ - 孟晨的回答 - 知乎 码字不易，如果您觉得有帮助，麻烦帮我点个赞~~
信号与噪声的分离：从理论到实践的降噪革命
云轩阁
04-03 684
在信息爆炸的时代，人类每天接收的数据量已超过银河系恒星的总数。然而，这些数据中仅有0.003%真正携带有效信息，其余皆是噪声的狂欢。从射电望远镜捕捉的宇宙微波背景辐射，到可穿戴设备监测的生理信号，再到金融市场的交易波动，信号与噪声的博弈始终是科学探索的核心命题。本文将以多维视角解析现代信号分离技术，揭示这场静默革命如何重塑人类认知边界。
（九：2020.08.27）CVPR 2019 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-28 9453
CVPR 2019 追踪之论文纲要（修正于2020.08.28）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这900篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 下面皆为机器翻译，我会慢慢修正，但现在请结合。有兴趣的可以问我要处理这些论文并自动翻译的脚本。 Respect！ 论文目录 论文 概要
登上Nature子刊，深度学习正逐渐接管基础模型
Tulingxueshu的博客
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近几年，深度学习一路狂飙，从自动驾驶到ChatGPT的爆火，AI 已悄悄渗透生活每个角落；同样，在微观世界和工业现场，它也正掀起革命，深度学习正在把看不见的细胞、摸不着的数据、用不完的电力统统变成可计算的未来。该方向也是顶会顶刊的热门发文阵地！
网球比赛YOLO视觉分析.zip
01-07
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【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）
01-07
【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于IEEE 14节点电力系统的碳排放流计算方法，并提供了Matlab代码实现，属于顶级EI期刊级别的研究成果复现。该方法通过建立电力系统中各节点的碳排放流动模型，结合潮流计算与电源出力特性，量化不同机组和线路的碳排放责任，进而实现对电力系统低碳运行的评估与优化。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建及仿真步骤，适用于电力系统低碳化分析与碳足迹追踪研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源系统低碳化研究的专业技术人员，尤其适合致力于高水平论文复现与算法开发的研究者。; 使用场景及目标：①用于电力系统碳排放流的精确建模与可视化分析；②支撑“双碳”背景下电网低碳调度、绿色电力溯源与碳配额分配等应用场景；③为撰写高水平学术论文（如EI/SCI）提供可复现的技术路径与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合IEEE 14节点系统标准数据，逐步运行并调试所提供的Matlab代码，深入理解碳流分配逻辑与矩阵运算实现方式，同时可拓展至其他节点系统以验证算法通用性。
Android多线程下载
01-07
源码地址： https://pan.quark.cn/s/dcbecb73e50d M3U8-Downloader-Build Release Download M3U8-Downloader 直接下载 M3U8-Downloader是基于Electron框架开发的一款可以下载、播放HLS视频流的APP，功能特点如下： 流程原理图 -- -- 官网 M3U8-Downloader 官网 QQ交流群：341972319 点我加QQ交流群 获取M3U8视频地址 在chrome浏览器打开视频网页，按下F12,页签点击到Network页面，在Filter框里输入"m3u8",然后按F5刷新页面，如果网页里的视频使用的是HLS源，就可以在这里捕获到视频流地址，然后选中右键 Copy -> Copy Link Address. 提供m3u8源地址，下载并无损转码Mp4文件 自定义头添加-视频教程 下载可执行包 [推荐] 蓝奏下载 Windows 、Linux、MacOS 下载 下载 Releases下载 运行源码 NodeJS开发环境搭建 安装NodeJs最新版，NodeJs Download Clone 代码 在任意文件夹下新建一个文件夹存放代码，并执行以下命令 Yarn 环境安装 Package 依赖安装 运行M3U8-Downloader 打包发布 Enjoy it 赞赏 赞赏链接
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究
最新发布
01-07
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要：本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机（PMSM）无位置传感器控制策略展开研究，重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下，如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4，采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术，实现对电机反电动势或磁链的估算，进而完成无传感器矢量控制（FOC）。同时，研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证（可能使用Simulink）以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试，旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标：①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法；②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化；③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习，有条件者应在实验平台上进行验证，重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
QSPI协议解析包(基于PulseView软件使用)
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1. 在PulseView软件中，可用于解析QSPI协议 2. 当前作者只验证过QSPI的4线写指令、单线读指令，其他指令暂未验证。
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深度学习驱动的多模态光场深度估计探索
"这篇论文探讨了多模态光场深度估计技术，特别是在处理半透明和反射物体时的挑战。研究人员提出了一种基于深度学习的方法，旨在克服现有深度估计方法的局限性，这些方法通常忽视了单个像素可能由多个深度的对象共同...
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