[cv] camera geometry and color sensing

最新推荐文章于 2022-09-01 15:51:03 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： computer-vision 文章标签： cv
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/myjiayan/article/details/74936273
本文探讨了针孔模型如何通过镜头减少图像模糊，并讨论了从三维到二维图像转换过程中丢失的角度和长度信息。此外，文章还介绍了拜耳滤波器的工作原理及色彩信息的来源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


pin hole model with lens can make image less blurry.



how an image is stored in computer?


we lost angles and lengths from 3D to 2D picture.



Bayer Filter

where RGB  come from?








计算机视觉术语,计算机视觉常用术语中英文对照
weixin_39672160的博客
07-10 1060
《计算机视觉常用术语中英文对照》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计算机视觉常用术语中英文对照(10页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、计算机视觉常用术语中英文对照(1)2011-06-08 21:26人工智能Artificial Intelligence认知科学与神经科学Cognitive Science and Neuroscience图像处理Image Processing计算机图形学Co...
Compressive Sensing Resources
Ramble Over The Cloud~
05-21 1万+
Compressive Sensing Resources References and Software Research at Rice The dogma of signal processing maintains that a signal must be sampled at a rate at least twice
PART I Camera Geometry and Single View Geometry
qq_33838170的博客
11-07 285
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[总结]Camera model and multiple view geometry
Yvonne
11-14 1084
总结一下： 一、实际点到image点 映射关系为： 化简后为： 其中，C为主点（principal point），一般是图像中心。s请看图3.3右，一般为0. 最后，我们写成这种形式： ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 二、相机运动（motion of camera） 相机运动
CV: Epipolar Geometry and Disparity
maxzcl的博客
01-22 559
Resources:https://en.wikipedia.org/wiki/Epipolar_geometryhttps://en.wikipedia.org/wiki/Epipolar_geometryEpipolar geometryhttps://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/OWENS/LECT10/node3.htmla more light-hearted intro: Introduction to Epipolar G
12---OpenCV:图像几何变换
zjjaibc的博客
09-01 639
OpenCV:图像几何变换
【paper reading】Detailed Surface Geometry and Albedo Recovery from RGB-D Video Under Natural Illumina
john_xia的博客
03-12 496
这篇论文是百度的杨睿刚老师之前在ICCV' 17上的工作。论文中使用二代kinect，把相机固定在一个位置上，然后物体在自然环境照明下在画面内运动，最后拍摄物体运动的RGB-D图像序列。通过RGB-D图像序列来恢复精细的物体三维形状。整个方法对于物体的运动以及照明情况没有什么先验的要求，但是它要求物体是漫反射的。
计算机视觉 – Computer Vision | CV
阿哥的专栏
01-28 4449
计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域的一个重要分支。它的目的是：看懂图片里的内容。 本文将介绍计算机视觉的基本概念、实现原理、8 个任务和 4 个生活中常见的应用场景。 计算机视觉为什么重要？ 人的大脑皮层， 有差不多 70% 都是在处理视觉信息。 是人类获取信息最主要的渠道，没有之一。 在网络世界，照片和视频（图像的集合）也正在发生爆炸式的增长！ 下图是网络上新增数据的占比趋势图。灰色是结构化数据，蓝色是非结构化数据（大部分都是图像和视频）。可以很明显的发现，图片和视频.
计算机视觉论文-2021-06-29
中科院AI算法工程师的博客
06-30 2966
本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年6月29日，来源：paper digest 欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！ 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 1, TITLE:The Deep Neural Network Based Photometry Framework for Wide Field Small Aperture Telescopes AUTHORS: Peng Jia ; Yo...
计算机视觉干货集合
God_68的博客
08-10 2477
一直在研究图像处理方面的东西，发现了几个比较全面的图像处理方面的项目代码集，主要是 关于Feature Extraction、Image Segmentation、Object Detection、Image Classification, Clustering、Image Matting、Object Tracking以及Machine Learning相关的知识。里面含有比较基础的理论知识，分...
基于视觉的机器人抓取: 论文及代码(Vision-based Robotic Grasping: Papers and Codes)
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最近总结了基于视觉的机器人抓取的相关论文及代码，同步于github。根据抓取的类别，基于视觉的机器人抓取可以分为两类：2D平面抓取以及6D空间抓取。这个页面总结了近年来涉及到的各种各样的方法，其中大部分都使用了深度学习。总结的中文框架结构如下： 0.综述论文 1. 2D平面抓取 这类方法将抓取，用平面内旋转的矩形框表示； 1.1基于RGB或者RGB-D的方法 采用基于目标检测类的方法，直接得到2D...
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相机标定之一：相机模型(读multiple view geometry in computer vision)
pengjc2001的博客
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相机是3D世界和2D图像之间的一种映射。
camera相机坐标分析
atu1111的博客
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camera相机坐标分析   camera位置的设置，在初始化camera时，一般都会先设置好它的3个属性，position/up/lookAt.以demo为例讲解一下这三个属性。在这之前，我们先了解一下three.js的坐标系，使用的是右手坐标系，如下图所示：   就是这么有气质的手势~~大拇指指向x轴正方向，食指指向y轴正方向，中指指向z轴正方向。   相机初始化代码如下： camera.position.x = 0; camera.position.y = 0; camera.position.z
visual studio 2017 配置 opencv 3.2 开发环境
matrixdodo
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1. 安装opencv 3.2 链接地址：https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/3.2.0/opencv-3.2.0-vc14.exe/download 下载后双击进行解压。 2. 配置visual studio 2017 文件->新建->项目 在源文件处右键选择， 添加， 新建项，
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LiDAR-camera panoptic segmentation via geometry-consistent and semantic-aware alignment 是单阶段还是两阶段方法
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要判断 **LiDAR-camera panoptic segmentation via geometry-consistent and semantic-aware alignment** 是否属于单阶段或两阶段方法，需分析其实现机制以及任务分解方式。一般来说： - 如果该方法能够在一次前向传播中完成所有的子任务（如语义分割、实例分割和跨模态对齐），则可以认为它是单阶段方法[^1]。 - 若存在明显的分层结构，例如先生成候选区域再进一步分类细化，则更倾向于被归类为两阶段方法。 对于题目提到的具体研究方向，“geometry-consistent and semantic-aware alignment”强调了几何一致性与语义关联的重要性。这意味着算法可能需要特别注意如何将 LiDAR 数据的空间分布特性同相机捕捉到的颜色纹理信息有效地结合起来。如果采用的是直接融合策略，并且所有下游任务都共享同一个编码器解码器流水线的话，那么这就是一个典型意义上的 single-stage framework[^2]。 然而也有另一种可能性，即系统首先执行初步检测得到感兴趣对象列表（proposal generation stage），随后才进入第二部分做精确描述（refinement stage）。此时即使内部集成了某些形式的 cross-modal consistency checks 或者 semantically guided adjustments ，整体仍应视为 two-stages due to its sequential nature of operation[^3]. 综上所述，仅根据名称无法确切断定某项技术究竟采取何种范式运作。但依据现代趋势来看，当提及“via...alignment”，往往暗示着即时同步处理模式，也就是偏向于单阶段架构的可能性较大。 ```python # A simplified example demonstrating the difference between one-stage vs two-stage approaches # One-stage approach pseudocode: def one_stage_model(lidar_input, camera_input): fused_features = align_and_fuse(lidar_input, camera_input) # Geometry & semantics aware fusion step predictions = predict_all_tasks(fused_features) # Direct prediction across all tasks return predictions # Two-stage approach pseudocode: def two_stage_model(lidar_input, camera_input): proposals = generate_proposals(lidar_input) # First stage: Proposal Generation refined_results = refine_with_camera(proposals, camera_input) # Second stage: Refinement using additional modality info return refined_results ``` --- ###
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