Stereo 的一些 Metric

最新推荐文章于 2025-12-10 22:52:50 发布
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#计算机视觉

本文介绍了立体视觉及光流中不同场景下异常值的统计方法，包括背景和前景区域的异常值比例，以及整体真实值像素的异常值平均比例。此外，还讨论了末端点误差和1像素以上误差的占比。

D1: Percentage of stereo disparity outliers in first frame
D2: Percentage of stereo disparity outliers in second frame
Fl: Percentage of optical flow outliers
SF: Percentage of scene flow outliers (=outliers in either D0, D1 or Fl)
bg: Percentage of outliers averaged only over background regions（背景）
fg: Percentage of outliers averaged only over foreground regions（前景）
all: Percentage of outliers averaged over all ground truth pixels

end point-errors：abbr. epe（末端点误差）：
bad 1-pixel error (% of pixels with end point-errors greater than 1px)

opencv 中的双目立体视觉匹配
朝闻雨的博客
07-07 1063
相关类的继承关系如下： 对于cv::StereoBM类，其重要的成员函数是： static Ptr<StereoBM> cv::StereoBM::create( int numDisparities = 0,//disparity 搜寻范围，0~numDisparity int blockSize = 21//块的线性尺寸，这个数必须是奇数(块的中心位于当前像素) ) //b...
立体匹配算法（Stereo correspondence）
onlyyoujojo的博客
12-27 2123
如果想完全了解原理还是建议看原论文（我就不看了，懒癌犯了。先介绍两个重要的参数：注：这一部分参考的是matlab的解释，后面的部分是参考的opencv的实现，细节可能有些出入，大体上是一致的。and。
The KITTI Vision Benchmark Suite之Stereo Evaluation 2015
dukai392的博客
04-19 4067
Stereo Evaluation 2015 The stereo 2015 / flow 2015 / scene flow 2015 benchmark consists of 200 training scenes and 200 test scenes (4 color images per scene, saved in loss less png format). Com
KITTI 2012/2015双目立体匹配(stereo matching)数据集百度云下载-附件资源
03-05
KITTI 2012/2015双目立体匹配(stereo matching)数据集百度云下载-附件资源
metric--路由度量值
IT心雪的Blog
11-15 1万+
stereo 立体匹配 双目视觉 middlebury Kitti评估 评价方法 评价指标
宇宙最烦恼的博客
08-25 5643
Kitti2012及2015 https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z09.8149145.0.0.4d9c6eeaYwFooj&id=581924328605&_u=41lr1lncf4d4 Middlebury version2：https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1-c.w13...
Awesome-Deep-Stereo-Matching 项目教程
gitblog_00028的博客
09-13 587
Awesome-Deep-Stereo-Matching 项目教程 项目介绍 Awesome-Deep-Stereo-Matching 是一个专注于深度立体匹配技术的开源项目。该项目汇集了多种深度学习模型和算法，旨在解决立体视觉中的匹配问题。立体匹配是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、机器人导航、3D重建等领域。 项目快速启动 环境准备 安装 Python 3.7 或更高版本。 安...
matlab stereo vision,Uncalibrated Stereo Image Rectification
weixin_34420979的博客
03-16 295
Step 1: Read Stereo Image PairRead in two color images of the same scene, which were taken from different positions. Then, convert them to grayscale. Colors are not required for the matching process.I...
Learnable Cost Metric-Based Multi-View Stereo for.pdf
11-19
三维重建在缺陷定位中至关重要，因为它能够恢复场景的密集三维表示。本文提出了一种名为LCM-MVSNet的新型多视图立体网络，该网络采用了可学习的成本度量（LCM），旨在通过多视点立体对应关系得到更加精确和完整的...
Birchfield-Tomasi metric 立体匹配算法.pdf
10-21
《Birchfield-Tomasi 立体匹配算法》是斯坦福大学电气工程与计算机科学系的Stan Birchfield和Carlo Tomasi提出的一种用于双目立体视觉的深度不连续性检测算法。该算法旨在从一对立体图像中识别出深度边界，通过匹配...
阅读文献-M3VSNet: Unsupervised Multi-metric Multi-view Stereo Network（2020.5.28）
MRzzyy的博客
06-08 624
M3VSNet: Unsupervised Multi-metric Multi-view Stereo Network 1.四个问题 要解决什么问题 3D reconstruction 针对有监督的学习方法， 用什么方法解决 1.提出一种多度量无监督MVS网络，可用于没有任何真实3D训练数据的MVS。 2.提出一种新的多度量损失函数，考虑了像素值之外的匹配对应的不同视角。 3.在3D点云格式中加入了法线深度一致性，来提高估计深度图的准确性和连续性。 效果如何 优于之前SOTA无监督方法，在DTU数据及上与
（一种简洁的双目校正算法）A Compact Algorithm for Rectification of Stereo Pairs
tuszhangs的博客
01-12 4241
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【gloomyfish】数据分析之 – 离群值（Outliers） BoxPlot
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04-04 385
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