Stan Birchfield

最新推荐文章于 2021-08-09 15:42:06 发布
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本文介绍了一种基于Kanade-Lucas-Tomas算法的标准特征检测与追踪技术。该算法广泛应用于计算机视觉领域，能够有效地跟踪图像序列中的特征点，对于理解和分析视频流有着重要的作用。
Birchfield和Tomasi方法（BT方法）小结
qq_41541249的博客
06-04 4605
BT方法（Birchfield和Tomasi的方法） 参考： Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo BT方法主要解决图像深度不连续的问题 图1 图1所示的是一段图片的匹配序列，可以看到中间的一段序列是连续的，而左右两边则与中间是不连续的。如果我们利用采样方法对图片中的像素计算代价时，可以推测中间一段的采样代价会较低且平稳，而与左右两边不连续的像素点采样时，会出现较大的代价。 但是在图示情况下，不连续的像素也仅仅是相差几个像素点，而不是差的特别
FoundationPose复现及Realsense应用
最新发布
m0_56661101的博客
04-22 1万+
FoundationPose是一个统一的基础模型，用于6D对象姿态估计和跟踪，支持基于模型和无模型的设置。在测试时可以立即应用于未见过的新对象，无需微调，只要给出其CAD模型，或者捕获少量RGBD参考图像。得益于统一框架，下游姿态估计模块在两种3D模型设置中都是相同的，当没有CAD模型时，使用神经隐式表示进行高效的新视角合成。通过大规模合成训练，辅以大型语言模型（LLM）、一种基于transformer的新架构和对比学习公式，实现了强大的泛化能力。
Image Processing and Analysis - Stan Birchfield
04-02
《Image Processing and Analysis》 - Stan Birchfield pdf 花钱买的
image processing and analysis
08-05
原文标题是：Introduction to the special issue on partial differential equations and geometry-driven diffusion in image processing and analysis 1998年，学者们首次较为系统地将机器学习+PDE用于Image processing
imageprocessing
05-09
imageprocessing
Birchfield-Tomasi metric 立体匹配算法.pdf
10-21
双目立体匹配算法，BT代价计算论文.论文摘要： An algorithm to detect depth discontinuities from a stereo pair of images is presented. The algorithm matches individual pixels in corresponding scanline pairs while allowing occluded pixels to remain unmatched, then propagates the information between scanlines by means of a fast postprocessor. The algorithmhandles large untextured regions, uses a measure of pixel dissimilaritythat is insensitive to image sampling, and prunes bad search nodes to increase the speed of dynamic programming. The computation is relatively fast, taking about 1.5 microseconds per pixelper disparityonaworkstation. Approximatedisparity mapsandprecisedepthdiscontinuities(alongbothhorizontal and vertical boundaries) are shown for five stereo images containing textured, untextured, fronto-parallel, and slanted objects.
Birchfield-Tomasi算法：立体匹配与深度断续检测
"Birchfield-Tomasi metric 立体匹配算法是双目立体视觉领域的一种经典算法，由Stan Birchfield和Carlo Tomasi在1998年的IEEE国际计算机视觉会议上提出。该算法专注于从一对立体图像中检测深度断层，并具有处理大块...
基于神经网络模型的室内大规模人流密度预测.pdf
09-25
Stan Birchfield曾经利用人头部的二维模型作为匹配特征进行了相关工作，该方法也可以用于人流密度监控和预测。 知识点8：人流密度预测模型的准确率 通过仿真模型和三个月的数据采集与分析，所得预测模型的准确率...
Stereo Matching文献笔记之（一）：《Cross-Scale Cost Aggregation for Stereo Matching》读后感~
love模式识别
03-18 3万+
最近，在做立体匹配方向相关的研究，先去网上找最新鲜的论文，看到了这篇文献（简称CSCA），来源于CVPR2014，令我惊奇的是，作者竟然提供了详细的源代码，配置运行了一下，效果还真不错，速度也还可以，具有一定的实用价值，所以拿来和大家分享一下。
计算机视觉开源整理
yueguanyun的专栏
01-22 2944
KLT(C) Kanade-Lucas-Tomasi 特征跟踪“KLT”的实施，在C编程语言，为计算机视觉领域的一个特征跟踪。源代码是在公共领域，可用于商业和非商业的用途。奏卢卡斯 - 托马西功能跟踪的实现。(by Stan Birchfield)Intel Open Source Computer Vision Library 计算机视觉程序，应用程序和教程。开源的，免费的学术和商业用途。英
传统立体匹配相似性测度笔记（更新中）
flow_specter的博客
03-26 2308
文章目录概述匹配测度parametric costs1. absolute difference(AD) && SAD2. BT测度3. 滤波型的测度(mean, log,bilateral)4. ZSAD5. 大名鼎鼎的NCC5.1 常见变种1---MNCC5.2 常见变种2---ZNCCNon-Parametric Matching Costs1. Rank filter1.1 改进 --- Soft Rank filter2. 大名鼎鼎的census filter3. ordinal
【立体匹配之二】SGBM
北络
02-28 9037
双目图像稠密匹配可以分为4个基本步骤： Matching cost computation; Cost aggregation: connects the matching cost within a certain neighborhood; Disparity computation: selects the disparity with the lowest matching cost; ...
Image Processing, Analysis & and Machine Vision - A MATLAB Companion
weixin_30621959的博客
06-15 635
Contents目录 Chapter 0:Introduction to the companion book本辅导书简介 Chapter 1:Introduction 简介 Viewing an image:image_view_demo 查看一张图像：image_view_demo Chapter 2:The i...
立体匹配算法-初步了解
Diana_Z的博客
08-09 3929
　双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛，由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离，可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。 主要分四个部分讲解： 摄像机标定（包括内参和外参） 双目图像的校正（包括畸变校正和立体校正） 立体匹配算法获取视差图，以及深度图 利用视差图，或者深度图进行虚拟视点的合成 来源：https://www.cnblogs.com/riddick/p/8486
OpenCV学习笔记（18）双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（三）立体匹配与视差计算
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晨宇思远
10-26 11万+
四、双目匹配与视差计算立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系，根据三角测量原理，得到视差图；在获得了视差信息后，根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。立体匹配技术被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题，主要是以下因素的影响：（1） 光学失真和噪声（亮度、色调、饱和度等失衡）（2） 平滑表面的镜面反射（3） 投影缩减（Foreshortening）（4） 透视失真（Perspective distortions）（5） 低纹理（Low texture）（6） 重复纹理（Repet
双目立体匹配步骤详解
闲情逸致~
10-23 3万+
根据Schrstein和Szeliski的总结，双目立体匹配可划分为四个步骤：匹配代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化。
计算机视觉资料大合集
flygqin的博客
10-03 2703
原文博客：http://blog.youkuaiyun.com/xiabodan/article/details/46336507 一些好玩的网址 学习专利公开课，论文的话就不贴出来了，直接google或者在校内网搜索专利：如何查到一篇文献的DOI号或通过DOI找到原始文献? | 参考咨询知识库Resolve a DOI 中文DOIcrossref.org中国专利下载 FPO
关于理解middlebury提供的立体匹配代码后的精减
liyingjiang22的博客
11-17 2476
Middlebury立体匹配源码总结 优化方法 图像可否预处理 代价计算可否采用BT方式 可选代价计算方法 可否代价聚合 可否MinFilter优化原始代价 WTA-Box 可以 可以 AD/SD 可以，聚合尺寸可变，迭代次数1次 可以 WT
贝叶斯统计分析：深入Stan框架应用
Stan是一个主要用C++编写的概率编程语言，它允许用户定义概率模型，然后通过马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）方法来计算模型中参数的后验分布。Stan提供了一种非常灵活和强大的方式来进行...
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