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RSS订阅原创 一个demo完成快速完成标定+双目立体匹配+wls滤波
很多同学反馈说，需要一个简单的demo，可以快速入门实现立体匹配，所以写了一下这个demo！
2025-01-19 20:02:51
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原创 基于python快速部署属于你自己的页面智能助手
AI 聊天机器人已经成为了许多应用场景中的重要组成部分。通过与用户的对话，聊天机器人不仅能够提升用户体验，还能通过不断学习与优化，提高互动的精准性和智能化水平。 本次实现的目标是创建一个简单的网页聊天机器人，用户通过输入消息与 AI 进行交互。系统将通过与后端 API 的请求交互，将用户的消息传递给服务器，获取 AI 的回答，并实时展示聊天内容。具体实现步骤包括： 创建聊天框和用户输入区域。 实现用户消息的发送和显示。 将用户消息发送到后端 API。 获取后端返回的 AI 回复并显示。
2024-12-12 16:21:08
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原创 个人整理双目视觉相关代码（附可提供相关答疑，快速入门）
最近电脑要爆了，于是想整理一下自己双目视觉用到的代码，给初学者提供一个入门的参考。以下是相关的内容。基本上都是自己用过的程序，有些借鉴了各种大佬们的资料也放在里面了。当然为了吃饭，也是想收点费用，💴249，所有代码都会发送，重要的是提供一对一答疑群，尽自己最大努力帮大家解决问题。目前找到了这些，后续会持续更新…
2024-06-24 14:28:48
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原创 手把手教你快速玩转香橙派AIPro
总体感觉香橙派AIPro开发板还是比较有趣的，从外观上就看起来整洁美观，论坛、文档都很齐全，可玩性比较高，后面有机会结合双目相机搞一下！
2024-05-27 18:49:08
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原创 通用Yolov8检测GUI，直接替换权重即可
本文将介绍如何使用 Python 和 tkinter 构建一个简单的目标检测 GUI，以便用户可以上传图像并查看检测结果。即插即用！非常好用！
2024-04-27 17:17:16
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原创 基于python的立体匹配基础算法SSD、SAD、ZNCC、BM、SGBM实现
SGBM算法在这个过程中采用块匹配（block matching）的方法，在图像中移动一个固定大小的窗口，并计算窗口内像素的相似度，然后选择最匹配的像素作为匹配点。这个总和越小，表示两个像素越相似。SGBM（Semi-Global Block Matching）算法是一种用于立体匹配（stereo matching）的计算机视觉算法，是对传统的全局匹配（global matching）算法的改进。BM算法的基本思想是将一幅图像中的每个像素与另一幅图像中的像素进行比较，找到最匹配的像素。
2024-04-27 17:01:12
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原创 yolo预标注的txt转换成labelme中segment的json
在yolo预标注的时候，想把保存的txt转换成labelme中segment的json，于是写了下面的脚本。
2024-04-10 15:39:47
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原创 同时显示推理结果和标注结果在一张图片上
在用模型推理后，经常需要看推理效果，一个一个图核对，非常麻烦，编写下面的脚本用于显示标注和推理结果在一张图，看效果。提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
2024-03-28 10:52:08
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原创 手把手教你基于双目相机的目标识别和定位
最近大家都在问，双目视觉和目标检测结合，看起来作为新手的大家不太会，这里我先用最简单的办法，教大家快速实现这个过程。（这里我以火灾检测为例，因为火灾数据比较简单）这里只想给大家介绍一下流程，关于后面检测没有仔细写，大家有什么问题可以留言讨论。对于得到视差d，也可以用如何SGBM立体匹配，原理上差不多，还有关于使用SGBM推理时间比较久的问题，可以通过多线程，一个线程检测，一个线程匹配同步进行等等操作，关于检测框中心点关于多目标的问题，可以根据图片尺寸进行划分左图右图，然后根据邻域搜索等操作。
2024-03-21 15:21:41
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原创 快速找到文件夹中匹配和不匹配的图片文件
在日常的软件开发和数据处理中，经常需要处理大量的文件和数据。针对一些分类的模型结果，这个脚本可以帮助快速找到文件夹中匹配和不匹配的图片文件。
2024-01-22 17:42:15
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原创 多个coco数据标注文件合并
COCO（Common Objects in Context）是一个用于目标检测和图像分割任务的标注格式。如果你有多个COCO格式的JSON文件，你可能需要将它们合并成一个文件，以便更方便地处理和管理数据。在这篇博客中，我们将介绍一个用Python编写的脚本，可以实现这一合并操作。
2024-01-22 17:33:13
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原创 按比例划分coco数据集，保存对应的json文件
经常要对数据集进行按比例划分，因为只有一个完整的coco数据文件，所以编写了这个脚本，可以按比例划分并保存成两个json文件。
2024-01-12 10:18:56
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原创 使用筛选后的coco数据集json文件，复制对应coco数据集图像
有时候，我们需要对已经有的数据集进行数据划分，划分后的coco数据集需要寻找对应的图片，可以使用下面的程序脚本。
2024-01-12 10:04:49
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原创 统计coco数据集标签数量
在目标检测任务中，了解数据集中各个类别的数量是非常重要的。通过统计类别数量，可以了解数据集的分布情况，进而为模型训练和评估提供参考。本文将介绍如何使用Python编写一个程序，来统计目标检测数据集中各个类别的数量。将使用Python的os和json库来读取和处理JSON格式的注释文件。
2024-01-12 09:48:53
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原创 coco数据集格式转yolo数据格式
COCO（Common Objects in Context）是一个广泛使用的目标检测和分割数据集，而YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法。首先，导入了必要的库，包括json和os。然后，定义了一个名为的函数，用于将COCO数据转换为YOLO格式。该函数接受一个COCO数据的字典作为输入，并返回转换后的YOLO数据和类别字典。在函数内部，提取了COCO数据中的图像列表、注释和类别信息。然后，创建了一个空的YOLO数据列表和一个用于存储类别名和序号映射关系的字典。
2024-01-11 17:55:40
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原创 mmdet tools 使用指南
MMDetection 是一个基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱。它是 OpenMMLab 项目的一部分。主分支代码目前支持 PyTorch 1.8 及其以上的版本。
2024-01-11 16:29:00
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原创 使用 Python修改JSON 文件中对应键值
在日常的数据处理工作中，经常需要对 JSON 文件进行读取和修改。在 Python 中，处理 JSON 文件非常方便。本文将通过一个简单的示例程序来演示如何读取和修改 JSON 文件。
2023-11-08 11:54:46
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原创 基于Python和Tkinter的双目相机驱动界面
本文将介绍如何使用Python和Tkinter库来创建一个简单的摄像头应用程序。这个应用程序可以打开摄像头，显示摄像头捕捉的图像，并允许用户拍摄快照。
2023-10-09 11:46:25
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原创 深入探讨基于python的SGBM参数影响效果
SGBM（Semi-Global Block Matching）是一种用于计算双目视觉中视差（disparity）的半全局匹配算法，在OpenCV中的实现为semi-global block matching（SGBM）。它是基于全局匹配算法和局部匹配算法的优缺点，提出了一种折中的方法，既能保证视差图的质量，又能降低计算复杂度。
2023-09-13 13:59:01
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原创 基于MeanShift的图像滤波方法
在视觉领域中，图像滤波是一种常用的技术，用于去除图像中的噪声和平滑图像。其中，MeanShift滤波是一种基于颜色和空间信息的非参数化滤波算法。
2023-07-10 11:44:42
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原创 从双目标定到立体匹配：pyton实践指南
立体匹配是计算机视觉中的一个重要领域，旨在将从不同角度拍摄的图像匹配起来，以创建类似人类视觉的3D效果。实现立体匹配的过程需要涉及许多步骤，包括双目标定、立体校正、视差计算等。在这篇文章中，将介绍如何使用Python实现立体匹配的基本步骤和技巧。下面的代码实现了从相机标定到立体匹配的完整流程，下面将分别介绍各个函数的参数和输出。
2023-06-22 19:51:54
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原创 从零开始：入门双目视觉你需要了解的知识
双目立体视觉是计算机视觉中的一个重要领域，它利用两个相机拍摄同一场景的不同视角的图像，通过计算图像之间的对应关系，恢复出场景的三维结构信息。双目立体视觉的基本步骤包括双目标定、立体校正、立体匹配和三维重建。本文将介绍这些步骤，帮助你学会从双目标定到立体匹配的基本流程。
2023-06-22 19:48:00
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原创 基于python的数据集扩充增强
数据增强技术在深度学习中得到了广泛的应用，它能够有效地扩充训练数据集的大小，提高模型的泛化能力，同时也能够有效地防止过拟合现象的发生。在本篇中，将讲解一种基于 Python 和 OpenCV 库实现的数据增强方法，并提供一个示例代码。首先，需要安装 OpenCV 库及其 Python 接口。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，提供了计算机视觉和机器视觉中常用的算法和工具。
2023-06-12 14:33:46
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原创 基于python鼠标点击获取当前像素的RGB和HSV对应值
有时候在做图像处理时，常常需要获得一些像素的RGB和HSV对应的数值，经常需要去一些网站或者ps工具获得，比较繁琐，索性编写一个程序，可以通过鼠标点击获取当前像素的RGB和HSV对应值。
2023-05-02 11:06:05
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原创 基于python批量调整图像大小
在写论文的时候常常因为截图的尺寸大小不一样，导致图片排版很难受，在word中又不会批量修改，用下面的代码可以批量处理修改成一样的尺寸哦！
2023-03-29 12:39:51
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原创 基于matlab双目工具箱的极线矫正
在进行opencv进行双目标定的时候，使用matlab标定工具箱标定的参数进行极线矫正的时候总是出问题，矫正效果不好，排查半天原因也找不到，如果有大佬知道可以指点一下。matlab我上传的相机1是左相机，2是右相机，参数用的是标定的结果，这个左图是左相机第一张，右图是右相机第一张，有大佬知道为什么吗？
2023-03-20 10:31:39
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原创 基于python-opencv的图像镜像翻转
在进行双目标定时，发现自己买来的双目相机拍出来图像是镜像的，查了一些资料发现使用未翻转的图像可能会导致标定结果的错误。这是因为在双目标定中，需要将左右两个相机的图像进行配准，以便能够精确地测量左右相机之间的视差。如果使用未翻转的图像，那么左右相机的视点将会是相反的，从而导致标定结果的错误。为了避免这种情况，您需要在进行双目标定之前，使用上述代码将左右相机的图像都进行翻转，然后再进行标定。这样可以确保左右相机的视点是正确的，并且能够得到准确的标定结果。
2023-02-26 12:51:32
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原创 matlab进行双目标定获取双目参数并打印教程
在相同的标定算法和标定参数下，Python和Matlab的标定精度是相同的。因为标定精度主要取决于标定算法和标定参数的质量，而不是编程语言的选择。不同的编程语言可能使用不同的库或实现细节，可能会导致一些差异，但这种差异通常很小。因此，应该选择更熟悉的编程语言来进行标定，同时注意使用正确的算法和参数，确保标定的精度达到预期。我一般就是两个都用一次，看哪个精度高一点。
2023-02-14 19:37:29
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原创 python改变图像大小在指定要求范围内
思路大致是降低图片质量缩小图片大小，加了一个循环判断，如果图像大小不在要求范围内，图像质量就从100递减，以5递减图片质量直到图像压缩到这个范围内。
2023-02-13 16:50:36
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原创 python改变照片格式及尺寸
最近遇到考试要上传照片，但是对证件照格式有要求，网上找了在线的压缩软件，要么收费，要么不好用，只好使用python来进行。思路大致是先resize，然后降低图片质量缩小图片大小，加了一个if判断，如果图像大小不在要求范围内，就从85递减，直到图像压缩到这个范围内。adjust_size函数的第一个是文件位置，第二个是图像大小范围，第三个是图片质量，if中会以5递减图片质量来达到要求的大小。
2023-02-13 16:05:55
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原创 python对双目相机拍摄视频每一帧进行分开保存
我们针对视频每一帧进行立体匹配时候，想要获取视频每一帧的图像，所以编写了如下代码。我们使用的是双目相机，所以根据双目相机拍摄的视频进行分割，然后根据每一帧图像进行左右图像保存。
2023-02-12 18:53:07
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原创 python批量改变图片尺寸
我们常常需要批量改变图片的尺寸，使用下面的代码可以根据需要批量进行修改，只需要替换文件路径和想修改的尺寸即可。这里使用resize改变尺寸是利用pillow包中Image类中的resize方法。
2023-02-05 23:10:49
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原创 通过python编写自定义尺寸和位置批量进行图像剪裁
我们常常需要批量对图片进行剪裁，使用下面的代码可以根据需要批量进行剪裁，只需要替换文件路径即可，且提供了三种位置进行剪裁，mode选择裁剪的方式 1就是以原点，如果选择2就是左上角，如果选择3就是右上角。也可以根据需要自行添加mode==n…
2023-02-05 23:02:36
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原创 通过pytho驱动双目相机进行拍照保存
之前一直在使用两个树莓派对应的摄像头去拼接成双目相机，最近买了一个双目小相机去玩一下，于是淘宝上买了个便宜的，二百多块钱，效果正在测试。这个相机自带了一个拍摄程序，但是拍出来的图像左右图是在一起的，还需要自己分割，索性直接用python调用相机一起拍照保存。
2023-01-17 10:38:36
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原创 python通过鼠标点击获取保存的双目视差图实时显示
我们获取视差图的时候，往往需要查看一些点的视差，所以编写了一个小程序，可以实时的显示对应点的坐标和视差。
2023-01-14 17:50:57
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原创 基于pytorch的CREStereo立体匹配算法
CREStereo目前在middlebury上的排名第三（前两名是cvpr2023的文章），非常值得学习和借鉴。CREStereo还提出了新的数据集，作者利用Blender生成我们的合成训练数据。每个场景由左右图像对和对应像素精确的密集视差图组成，由双虚拟相机和习惯位置的物体捕获。新的数据集大约400个g，奈何电脑不行，就没下载了，作者开源代码提供了两种方式:（2）百度网盘密码为：aa3g。
2023-01-06 11:58:20
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基于python实现强化学习的贪吃蛇游戏
2024-06-24
SGBM（Semi-Global Block Matching）是一种用于计算双目视觉中视差（disparity）的半全局匹配算
2024-05-10
Binomial Self-compensation
2024-04-27
MeshLRM Large Reconstruction Model for High-Quality Mesh
2024-04-27
FlyNeRF NeRF-Based
2024-04-27
SPVLoc: Semantic Panoramic Viewport Matching for 6D Camera Local
2024-04-27
HDBN NOVELHYBRIDDUAL-BRANCHNETWORKFORROBUSTSKELETON-BASED
2024-04-27
3D Face Modeling via Weakly-supervised Disentanglement Network
2024-04-27
IPAD Industrial Process Anomaly Detection Dataset
2024-04-27
On Building an Accurate Stereo Matching System on Graphics Hardw
2022-12-24
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2022-12-22
PatchMatch: A Randomized Correspondence Algorithm for Structural
2022-12-15
Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information
2022-12-07
SGM-Nets: Semi-global matching with neural networks
2022-12-07
PatchMatch Stereo - Stereo Matching with Slanted Support Windows
2022-12-02
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