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Kinect是微软公司开发的一种运动感应输入设备，最初设计用于微软的Xbox 360和Xbox One游戏控制台，后来也推出了Windows PC版本。Kinect允许用户通过身体动作、语音命令和手势来与计算机或游戏机交互，而无需使用传统的游戏控制器。Kinect是一款由微软开发的传感器设备，主要用于捕捉环境的深度信息和RGB图像，广泛应用于三维重建、人体动作识别、游戏交互等领域。

双目视觉系统模型中，两个摄像机的参数是一致的，光轴平行且垂直于基线，构成一共极性结构，这样的做法可以缩小对应的搜索空间，只有水平方向上的视差，简化了对应过程。由上面的区域匹配算法，可以大概确定特征点的位置，但是可能出现的情况是在左图像中的一个点根据算法会在右图像中有两个或者多个点相似，为了更好的提高匹配的准确性，通过计算每个区域中像素平均值与该区域面积相除所得的比值办法，进一步确定相似结合，然后求两个集合中的交集，交集中的点即为匹配点。脱机转换可以是全自动的，全手动的，或者是自动与手动相结合的半自动过程。

SIFT算法得到了图像中的特征点以及相应的特征描述，如何把两张图像中的特征点匹配起来呢？在进行特征点匹配时，一般使用KNN算法找到最近邻的两个数据点，如果最接近和次接近的比值大于一个既定的值，那么我们保留这个最接近的值，认为它和其匹配的点为good match（有Lowe在SIFT论文中提出）。（2）利用特征点进行影像的相对定向，同时采用ransac对错误匹配进行剔除，如采用Hartley的8点法或Nister的5点法相对定向。（1）两张影像的特征点提取与匹配，如sift、surf等特征。

最初的C版本是在1991-92年我休假期间在杜克大学开发的，这是1995-1996年开发的通用Field II的基础。Field IIpro并行版本现已发布，可在Matlab 2021a上使用，并制作了新的Python版本，即将发布。该程序在Matlab下运行在多种不同的操作系统（Windows、Linux、Mac OS X）上，并且这些程序目前在某些限制下可以自由使用（参见版权）。您可以自由加入名为：Field II超声模拟程序的小组，在那里将发布有关FieldⅡ新版本的新闻。

人类对立体视觉的研究已有悠久的历史，早在两千多年以前，就有人提出立体视觉的定义，认为人眼观看空间景物时之所以能直观地产生出深度感，是由于人的左、右眼从不同方位观看同一物体时，两眼获得的视像存在着一定差异。由上面的区域匹配算法，可以大概确定特征点的位置，但是可能出现的情况是在左图像中的一个点根据算法会在右图像中有两个或者多个点相似，为了更好的提高匹配的准确性，通过计算每个区域中像素平均值与该区域面积相除所得的比值办法，进一步确定相似结合，然后求两个集合中的交集，交集中的点即为匹配点。

目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果系统的整体框架结构如下图所示： 双目立体视觉模拟了人类双眼感知环境的方式其结构如图２-１所示，主要包括图像采集、摄像机表达、图像校正、立体匹配、及深度获取等五部分构成。 为了使得双目立体视觉能够走出实验室进入到实际应用中，研究者们在优化双目立体视觉系统实时性方面做了许多努力。在这些工作中有一些是基于资源受限的平台如ＦＰＧＡ、ＤＳＰ或者ＡＳＩＣ等，它们都具有良好的并行计算的能力，并且使用Ｔ兼容性很好的局部匹配算法，但是它们的设计都十分复杂，并且具

研宄如何从某个信息推断出形状的方法被称为X恢复形状法（Shape from X,SFX）.根据依赖X的不同，可以被细分为明暗恢复形状法（Shape from Shading），纹理恢复形状法（Shape from Texture），运动恢复形状法（Shape from Motion），焦点恢复形状法（Shape from Focus），立体恢复形状法（Shape fromStereo），剪影恢复形状法（Shape from Silhouette），轮廓恢复形状法（Shape fromContour）等等。

给定一组初始值，构造出虚拟图。初始值就是如下图图一x0,y0,θ(0)那行，给出曲线的初始点和初始角度，构造出曲线。曲线中的currentpointx的坐标可以由θ（s）求出，θ（s）可以由初始值求出。如下图一所示K（s）是一条曲线的曲率，用傅里叶级数表达然后求出角θ（s），这样，这条曲线就被描绘出来了，然后用这条曲线构造一个virtualobject，如图二所示。通过所研究的VIC算法，可以有效检测输出医学上的蠕虫检测，从而提高医学诊断等目标。那么对于坐标点，其满足如下的计算公式，.........

1.软件版本MATLAB2021a2.部分核心代码clc;clear;close all;warning off;Im = 120;In = 401;%加载保存好的点云数据load p.mat%%%步骤一：NAN点的去除[R,C] = size(p);x1 = p(:,1);y1 = p(:,2);z1

1.软件版本MATLAB2021a2.核心代码% Sample of Linear Blend Skinning in Matlab% This code is non optimized nor necessarily correct.% Also, it has only been tested on the data in this folder so I dont know% how it will behave on other data.%% -------------

1.软件版本MATLAB2021a2.核心代码function [X,Y,Z]=func_restruction(I1,I2,I3,is_real);II1 = func_getbk(I1,is_real);II2 = func_getbk(I2,is_real);II3 = func_getbk(I3,is_real);[Sa1,Sb1,H1,W1] = func_featrure(II1);[Sa2,Sb2,H2,W2] = func_featrure(II2); [Sa3

1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识里共提供了100个OFF文件，用来验证不同三维物体的效果.整个系统分为两个部分：off文件的获取以及不同视角的物体显示和轮廓显示。其中OFF文件的读取如下所示：%读取模型中的第一条线条header = fgetl(fid);if ~strcmp(upper(header),'OFF'), disp('Warning, wrong format, however, we will go on')end;%读取..

clc,clearv=csvread('vdata.txt'); % 数据 这里的数据矩阵为v(5*27*6),可以看成一本27页纸，每页绘制了5*6的网格， % 然后27页纸叠在一起。当你理解本图绘制后，数据可以随意制作 % 读取文件，也可以读取一部分v=reshape(v,5,27,6); % 语法是 A = reshape（A，m，n）； 或者 A = reshape（..

球面散乱数据插值方法/似然估计hybrid spherical interpolation/maximum likelihood (SI/ML) 麦克风阵列声源定位

1.仿真预览2.部分核心代码function [us,vs] = func_guangliu(images01,images02,areas); imag01 = images01;imag02 = images02;%获取图像对边界进行调整[r,c] = size(images01); r_5 = r-5; c_5 = c-5;z = zeros(r,c); v1 = z; v2 = z;%初始化.

1.仿真预览2.部分核心代码%% Geometric Blind Deconvolution script%% Copyright 2006 Paolo Favaro (p.favaro@hw.ac.uk)% % School of Engineering and Physical Sciences% Heriot-Watt University, Edinburgh, UK% % Last revision: May 2006%% This program can b

clc;clear;close all;N=4; %参与定位的基站数C=3e5; %电磁波传播速度300000000m/sX=[0 5000 5000 0];Y=[0 0 5000 5000];x=1200; y=1600;D(1:N)=sqrt((X(1:N)-x).^2+(Y(1:N)-y).^2);delay(1:N)=D(1:N)./C;T=1;N_sample=200000;%传输速率200kbit/siTsignal=[ones(1,N_sam...

%|%| SCRIPT: simMLE%|%| PURPOSE: Simulate a relative location system by generating%| random measurements and maximizing the likelihood fcn.%| After many trials, show the results vs. the Cramer-Rao Bound.%|%| AUTHOR: Neal Patwari%| http:...

%信标节点位于等边三角形顶点的仿真clc;clear all;close all;%A,B,C为三个选定的信标节点,节点坐标已知(为便于防真及验证,代码中采用的等边三角形) for t =1 A = [0,0]; B = [5*t,5*t*sqrt(3)]; C = [10*t,0]; nums = [A(1),A(2),B(1),B(2),C(1),C(2)]; plot([A(1),B(1)],[A(2),B(2)]); hold on; ...

clc;clear,close all;BorderHeight=1000;%区域长度BorderWidth=[10,8,5,3];%区域宽度BeanconAmountA=51;%信标节点数量Dis=BorderHeight/(BeanconAmountA-1); %信标节点间的距离R=50;%节点的通信距离BigBeacon=3;%选取的信号强度最大的节点数目LoopNum=100;%试验重复次数SBeta=3;for x=1:4 gl1=0; gl2=0; ...

clear all;theta=2*pi*[0.10,0.20,0.30];theta1=theta/(2*pi);polar(theta,[1 1 1],'ko')hold on;fais=[];K=100;N=10;M=3;SNR=10;Ps=1;Pn=Ps/(10^(SNR/10));A=zeros(N,M);c=3*(10^8);for m=1:M A(:,m)=exp(-j*[0:N-1]*theta(m));end;for i=1:40R...

tdoa定位Matlab程序现在有个程序是要求已知基站位置，用tdoa来定位信号源的位置。并且要比较定位精准度和时间同步的关系，还有定位精准度和传输过程multipath的影响，有个信号源发射信号，附近基站接收信号，基站位置已知，用tdoa来定位发射源。基站间接收信的时间差乘c得到距离差，然后要画出每个hyperbola，然后交点是发射源位置。另外要改变基站间的时间不同步，画出定位误差和时间不同步的关系。再就是改变多径信道，画出定位误差和多径信道的关系。 首先需要3个基站，假设...

通过这一算法可以实现二维平面内无人机的路径规划。在该平面内存在已知的障碍，势场法通过给终点添加引力，对障碍增加斥力，使得无人机能够顺利的避障并到达终点。通过对传统势场法的改进，避免了无人机容易陷入极值的问题，使搜索更易实现。clear all;x=[1 3 4 7 6 5.5 8 9.5];%???x??y=[1.5 2.2 4.5 6 2 6 7.8 7];plot(x,y,'O',10,10,'v',0,0,'ms');hold on%??????????????????,?????

1.问题描述：超宽带[技术是一种高速率、低成本和低功耗的新型无线通信技术。通过FPGA实现的结构如图所示：2.部分程序：kkk = 0;for EbN0 = EbN0_sub kkk kkk = kkk + 1; for jj1 = 1:Tag_Num jj1 rng(jj1); for jj = 1:num_bits %TAG to BS1 ...

这里，主要说明一下算法流程图：这里，仿真结果如下图所示：三种算法在不同的簇内节点数目下的估计误差：三种算法在不同的网络大小下的估计误差：这里，主要涉及到的参数有：信号频率fc = 2000;基础单位延迟时间大小tau = 10^(-7);采样时间周期T = 1/fc/2;TDOA估计时间累加次数shiftTimes = 100;网络区域范围RoomLength = 5;R...

clc;clear;close all;warning off;%设置信噪比的大小SNR = [10,20,30,40,50,60,70,80];%多径延迟Mpd = [0];%基站之间的时间同步误差Timesyn= [0];%基站数目N = 3;%定义光速c = 3*10^8; %距离指数...

%-----------------------------------------------------------------------% --- 外辐射源基于DOA联合TDOA时间积累下二维平面GDOP分析 ---一发一收体制----%-----------------------------------------------------------------------...