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  • 四字成语什么双目以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!1. 眼睛 四字词语明眸善睐——形容女子的眼睛明亮而灵活。 出处 三国魏·曹植...

    四字成语什么双目以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!

    1. 眼睛 四字词语

    明眸善睐——形容女子的眼睛明亮而灵活。 出处 三国魏·曹植《洛神赋》:“丹唇外朗,皓齿内鲜,明眸善睐,靥辅承权。”

    明眸皓齿——发音 míng móu hào chǐ 释义 明亮的眼睛,洁白的牙齿。形容女子容貌美丽,也指美丽的女子。 出处 三国魏·曹植《洛神赋》:“丹唇外朗,皓齿内鲜,明眸善睐,靥辅承权。”

    左顾右盼——顾、盼:看。向左右两边看。形容人骄傲得意的神情。 出处 晋·左思《咏史》诗:“左眄澄江湘,右盼定羌胡。”

    美目流转

    火眼金睛——原指《西游记》中孙悟空能识别妖魔鬼怪的眼睛。后用以形容人的眼光锐利,能够识别真伪。 出处 元·杨景贤《西游记杂剧》第三本第九出:“这厮瞒神唬鬼,铜筋铁骨,火眼金睛。”

    目光如炬——目光发亮象火炬。形容愤怒地注视着。也形容见识远大。 出处 《南史·檀道济传》:“道济见收,愤怒气盛,目光如炬。”

    目光炯炯——炯炯:明亮的样子。两眼明亮有神。 出处 清·叶廷琯《鸥陂渔话·葛苍公传》:“先达葛苍公讳麟,号瞿庵,性敏多才,状奇伟,目光炯炯有英气,胆力过人。”

    慈眉善目——形容人的容貌一副善良的样子。

    耳聪目明——形容头脑清楚,眼光敏锐。 出处 《周易·鼎》:“耳目聪明。” 示例 此时服了朱草,只觉~,谁知回想幼年所读经书,不但丝毫不忘,就是平时所作诗文,也都如在目前。(清·李汝珍《镜花缘》第九回)

    朗目疏眉——朗:明亮;疏:疏朗。明亮的双目和疏朗的眉毛。形容眉目清秀。 出处 《南史·陶弘景传》:“神仪明秀,朗目疏眉。”

    眉清目秀——形容人容貌清秀不俗气。 出处 元·无名氏《合同文学》第一折:“有个小孩唤做按住,今年三岁,生得眉清目秀,是好一个孩儿也。”

    眉目如画——形容容貌端正秀丽。 出处 《后汉书·马援传》:“援自还京师,数被进见。为人明须发,眉目如画。”

    鸢肩豺目——发音 yuān jiān chái mù 释义 耸肩似鹰,目凶如豺。形容人相貌阴险凶恶。 出处 《后汉书·梁冀传》:“为人鸢肩豺目。”

    鹰嘴鹞目——发音 yīng zuǐ yào mù 释义 形容外貌奸诈凶狠。

    獐头鼠目——发音 zhāng tóu shǔ mù 释义 像袋象獐子那样又小又尖,眼睛像老鼠那样又小又圆。形容人相貌丑陋,神情狡滑。 出处 《旧唐书·李揆传》:“龙章凤姿之士不见用,獐头鼠目之子乃求官。”

    贼眉鼠眼 ——发音 zéi méi shǔ yǎn 释义 形容神情鬼鬼祟祟。

    2. 描写“眼睛漂亮”的四字词语有哪些

    眉清目秀、眉目如画、赏心悦目、炯炯有神、回眸一笑

    一、眉清目秀 [ méi qīng mù xiù ]

    【解释】:眉、目:眉毛和眼睛,泛指容貌。形容人容貌清秀不俗气。

    【出自】:元·无名氏《合同文学》第一折:“有个小孩唤做按住,今年三岁,生得眉清目秀,是好一个孩儿也。”

    二、眉目如画 [ méi mù rú huà ]

    【解释】:形容容貌端正秀丽。

    【出自】:南朝 范晔《后汉书·马援传》:“援自还京师,数被进见。为人明须发,眉目如画。”

    【译文】:援引自回京城,多次被召进宫见。为了以好的面目示人,他染了头发剃了胡子,容貌端正秀丽。

    三、赏心悦目 [ shǎng xīn yuè mù ]

    【解释】:悦目:看了舒服。指看到美好的景色而心情愉快。

    【出自】:近代 鲁迅《故事新编·采薇》:“两人到山脚下一看,只见新叶嫩碧,土地金黄,野草开着些红红白白的小花,真是连看看也赏心悦目

    四、炯炯有神 [ jiǒng jiǒng yǒu shén ]

    【解释】:炯炯:明亮的样子。形容人的眼睛发亮,很有精神。

    【出自】:明·李开先《闲居集·九·泾野吕亚卿传》:“先两目炯炯有神,须虽整秀,异不多耳。”

    【译文】:两目炯炯有神,需要即使整秀,不同不多了。

    五、回眸一笑 [ huí móu yī xiào ]

    【解释】:眸:眼珠。转动眼珠,嫣然一笑。常用以形容女子妩媚的表情。

    【出自】:唐·白居易《长恨歌》:“回眸一笑百媚生,六宫粉黛无颜色。”

    【译文】:她回眸一笑时,千姿百态娇媚横生,六宫妃嫔,一个个都黯然失色万分

    3. 描写眼睛的四字词语还有句子多一点谢谢多的多加分

    双目似剑 双目传神 双目犀利

    明眉锐眼 浓眉大眼 眉清目秀 眉目清秀 眉目清朗 虎目剑眉 剑眉星目

    秀眉俊目 慈眉善目 目光逼人 目光慈祥 目光炯炯 目光闪烁 目光四射

    目光如剑 目光敏锐 目光深邃 目不转睛 目似闪电 冷目灼灼

    怒目而视 怒目横眉 左顾右盼 含情脉脉 神采焕发 乌黑有神 乌黑明亮

    清澈明亮 深沉睿智 忽闪忽闪 暗淡无光 乌黑闪亮

    1、我的眼睛很大很大,生起气来别人骂我是头母老虎,我不仅有一双大大的眼睛,还有浓浓的眉毛,长长的睫毛,眼珠子又大又黑,时不时还发着光。

    2、世上的眼睛千千万,唯独老师的眼睛最令我难忘。老师的眼睛很神奇,你相信吗?我却是深信不疑。

    3、然而有些人的眼睛很漂亮,长长的睫毛,大大的眼睛,微微翻起的双眼皮,炯炯有神的目光。谁都不可否认的赞叹着她的外表。可是,她却满不在乎别人对她如此高的评价。往往高傲地抬起头,闭起她那双美目,迈着轻快的步伐,如风飘去,这时,她的眼睛与世隔绝了。

    4、潘老师那双纯洁而又炯炯有神的眼睛时时刻刻提醒着我们,鼓励着我们。我永远也不会忘记这双明亮的眼睛。

    5、每个人都有一双眼睛,每个人的眼睛都各不相同。天真的孩子拥有充满纯真的眼睛,活力的少年拥有充满活力的眼睛;成熟的中年人拥有充满严峻的眼睛。而我的爸爸,他拥有着一双充满这关注之情的眼睛。

    6、每个人都拥有一双明亮的眼睛。这双眼睛赐予了我们的一切,赐予了我们美好的所有。而潘老师的那双会讲话的眼睛更是给我留下了深刻的印象。

    4. 四字成语()()怒目

    横眉怒目、金刚怒目、直眉怒目、戟指怒目……

    横眉怒目

    [拼音] héng méi nù mù

    [解释] 眉毛横竖;双目怒睁。形容强、凶狠的神情。

    [出处] 清 文康《儿女英雄传》第21回:“不一时,只听得院子里许多脚步响,早进来了横眉怒目,挺胸凸肚的一群人。”

    金刚怒目

    [拼音] jīn gāng nù mù

    [解释] 金刚:旧时寺院山门内的四大天王塑像;俗称四大金刚。形容面目威猛可怕。原作“金刚努目”。

    [出处] 宋 庞元英《谈薮 薛道衡》:“金刚努目,所以降伏四魔;菩萨低眉,所以慈悲六道。”

    直眉怒目

    [拼音] zhí méi nù mù

    [解释] 形容发怒的样子。

    [出处] 端木蕻良《科尔沁旗草原》十七:“孔二老婆并不上他的当,直眉怒目骂他。”

    戟指怒目

    [拼音] jǐ zhǐ nǔ zhāng

    [解释] 指着人,瞪着眼。形容大怒时斥责人的神态。

    [出处] 马辂《国共和谈演义》第六回:“张学良还要解释,蒋早气得七窍生烟,戟指怒目。抗日,抗日,等我死了以后,你再去抗日好了!”

    5. 形容眼睛很黑的四字词语有哪些

    形容眼睛很黑的四字词语如下:

    1、目似点漆:[mù] [sì] [diǎn] [qī]

    释义:赞美,用点漆来形容人物的眼仁漆黑,炯炯有神。常形容女性单纯、灵动、无邪的眼神。

    例句:我希望你是这样一个人 面目如玉, 目似点漆 ,硬朗做骨, 温情做魂 。

    2、乌黑明亮 :[wū] [hēi] [míng] [liàng]

    释义:黑的闪光耀眼,非常明亮。

    例句:他的眼睛乌黑明亮。

    3、双目乌黑:[shuāng] [mù] [wū] [hēi]

    释义:眼睛黑的发亮。

    例句:他双目乌黑。

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  • 描写眼睛的四字词语还有句子多一点谢谢多的多加分 双目似剑 双目传神 双目犀利 明眉锐眼 浓眉大眼 眉清目秀 眉目清秀 眉目清朗 虎目剑眉 剑眉星目 秀眉俊目 慈眉善目 目光逼人 目光慈祥 目光炯炯 目光闪烁 目光四射...

    1. 眼睛 四字词语

    明眸善睐——形容女子的眼睛明亮而灵活。 出处 三国魏·曹植《洛神赋》:“丹唇外朗,皓齿内鲜,明眸善睐,靥辅承权。”

    明眸皓齿——发音 míng móu hào chǐ 释义 明亮的眼睛,洁白的牙齿。形容女子容貌美丽,也指美丽的女子。 出处 三国魏·曹植《洛神赋》:“丹唇外朗,皓齿内鲜,明眸善睐,靥辅承权。”

    左顾右盼——顾、盼:看。向左右两边看。形容人骄傲得意的神情。 出处 晋·左思《咏史》诗:“左眄澄江湘,右盼定羌胡。”

    美目流转

    火眼金睛——原指《西游记》中孙悟空能识别妖魔鬼怪的眼睛。后用以形容人的眼光锐利,能够识别真伪。 出处 元·杨景贤《西游记杂剧》第三本第九出:“这厮瞒神唬鬼,铜筋铁骨,火眼金睛。”

    目光如炬——目光发亮象火炬。形容愤怒地注视着。也形容见识远大。 出处 《南史·檀道济传》:“道济见收,愤怒气盛,目光如炬。”

    目光炯炯——炯炯:明亮的样子。两眼明亮有神。 出处 清·叶廷琯《鸥陂渔话·葛苍公传》:“先达葛苍公讳麟,号瞿庵,性敏多才,状奇伟,目光炯炯有英气,胆力过人。”

    慈眉善目——形容人的容貌一副善良的样子。

    耳聪目明——形容头脑清楚,眼光敏锐。 出处 《周易·鼎》:“耳目聪明。” 示例 此时服了朱草,只觉~,谁知回想幼年所读经书,不但丝毫不忘,就是平时所作诗文,也都如在目前。(清·李汝珍《镜花缘》第九回)

    朗目疏眉——朗:明亮;疏:疏朗。明亮的双目和疏朗的眉毛。形容眉目清秀。 出处 《南史·陶弘景传》:“神仪明秀,朗目疏眉。”

    眉清目秀——形容人容貌清秀不俗气。 出处 元·无名氏《合同文学》第一折:“有个小孩唤做按住,今年三岁,生得眉清目秀,是好一个孩儿也。”

    眉目如画——形容容貌端正秀丽。 出处 《后汉书·马援传》:“援自还京师,数被进见。为人明须发,眉目如画。”

    鸢肩豺目——发音 yuān jiān chái mù 释义 耸肩似鹰,目凶如豺。形容人相貌阴险凶恶。 出处 《后汉书·梁冀传》:“为人鸢肩豺目。”

    鹰嘴鹞目——发音 yīng zuǐ yào mù 释义 形容外貌奸诈凶狠。

    獐头鼠目——发音 zhāng tóu shǔ mù 释义 像袋象獐子那样又小又尖,眼睛像老鼠那样又小又圆。形容人相貌丑陋,神情狡滑。 出处 《旧唐书·李揆传》:“龙章凤姿之士不见用,獐头鼠目之子乃求官。”

    贼眉鼠眼 ——发音 zéi méi shǔ yǎn 释义 形容神情鬼鬼祟祟。

    2. 描写眼睛的四字词语还有句子多一点谢谢多的多加分

    双目似剑 双目传神 双目犀利

    明眉锐眼 浓眉大眼 眉清目秀 眉目清秀 眉目清朗 虎目剑眉 剑眉星目

    秀眉俊目 慈眉善目 目光逼人 目光慈祥 目光炯炯 目光闪烁 目光四射

    目光如剑 目光敏锐 目光深邃 目不转睛 目似闪电 冷目灼灼

    怒目而视 怒目横眉 左顾右盼 含情脉脉 神采焕发 乌黑有神 乌黑明亮

    清澈明亮 深沉睿智 忽闪忽闪 暗淡无光 乌黑闪亮

    1、我的眼睛很大很大,生起气来别人骂我是头母老虎,我不仅有一双大大的眼睛,还有浓浓的眉毛,长长的睫毛,眼珠子又大又黑,时不时还发着光。

    2、世上的眼睛千千万,唯独老师的眼睛最令我难忘。老师的眼睛很神奇,你相信吗?我却是深信不疑。

    3、然而有些人的眼睛很漂亮,长长的睫毛,大大的眼睛,微微翻起的双眼皮,炯炯有神的目光。谁都不可否认的赞叹着她的外表。可是,她却满不在乎别人对她如此高的评价。往往高傲地抬起头,闭起她那双美目,迈着轻快的步伐,如风飘去,这时,她的眼睛与世隔绝了。

    4、潘老师那双纯洁而又炯炯有神的眼睛时时刻刻提醒着我们,鼓励着我们。我永远也不会忘记这双明亮的眼睛。

    5、每个人都有一双眼睛,每个人的眼睛都各不相同。天真的孩子拥有充满纯真的眼睛,活力的少年拥有充满活力的眼睛;成熟的中年人拥有充满严峻的眼睛。而我的爸爸,他拥有着一双充满这关注之情的眼睛。

    6、每个人都拥有一双明亮的眼睛。这双眼睛赐予了我们的一切,赐予了我们美好的所有。而潘老师的那双会讲话的眼睛更是给我留下了深刻的印象。

    3. 形容眼睛很黑的四字词语有哪些

    形容眼睛很黑的四字词语如下:

    1、目似点漆:[mù] [sì] [diǎn] [qī]

    释义:赞美,用点漆来形容人物的眼仁漆黑,炯炯有神。常形容女性单纯、灵动、无邪的眼神。

    例句:我希望你是这样一个人 面目如玉, 目似点漆 ,硬朗做骨, 温情做魂 。

    2、乌黑明亮 :[wū] [hēi] [míng] [liàng]

    释义:黑的闪光耀眼,非常明亮。

    例句:他的眼睛乌黑明亮。

    3、双目乌黑:[shuāng] [mù] [wū] [hēi]

    释义:眼睛黑的发亮。

    例句:他双目乌黑。

    4. 好像星星一样闪烁着他的眼睛用四字词成语

    炯炯有神

    jiǒng jiǒng yǒu shén

    【解释】炯炯:明亮的样子。形容人的眼睛发亮,很有精神。

    【出处】明·李开先《闲居集·九·泾野吕亚卿传》:“先生头颅圆阔,体貌丰隆,海口童颜,轮耳方面,两目炯炯有神,须虽整秀,异不多耳。”

    【结构】偏正式。

    【用法】含褒义。用于人物;或用于一般动物。一般作宾语、定语、状语。

    【正音】炯;不能读作“tónɡ”。

    【辨形】炯;不能写作“迥”。

    【近义词】目光炯炯、目光如炬

    【反义词】模糊不清

    【辨析】~和“目光炯炯”;都形容“眼睛明亮有神”;有时可通用。但~偏重于“有神”;描写“眼睛”;“目光”;“目光炯炯”偏重于“明亮”;陈述对象是“人”。

    【例句】许云峰虽然被敌人折磨得遍体鳞伤;但双目依然~。

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  • 1. 什么是视觉视觉是一个生理学词汇。光作用于视觉器官,使其感受细胞兴奋,其信息经视觉神经系统加工后便产生视觉...2. 什么是计算机双目立体视觉双目立体视觉(Binocular StereoVision)是机器视觉的一种重要形...

    1. 什么是视觉

    视觉是一个生理学词汇。光作用于视觉器官,使其感受细胞兴奋,其信息经视觉神经系统加工后便产生视觉(vision)。通过视觉,人和动物感知外界物体的大小、明暗、颜色、动静,获得对机体生存具有重要意义的各种信息,至少有80%以上的外界信息经视觉获得,视觉是人和动物最重要的感觉。

    2. 什么是计算机双目立体视觉

    双目立体视觉(Binocular StereoVision)是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别,使我们可以获得明显的深度感,建立特征间的对应关系,将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来,这个差别,我们称作视差(Disparity)图像,如图一。

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    双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点,非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体(包括动物和人体形体)测量中,由于图像获取是在瞬间完成的,因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。

    双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一,获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。

    双目立体视觉的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构,并对物体的形状和空间关系进行描述,把过去的简单二维图像分析推广到了复杂的三维场景,标志着立体视觉技术的诞生。随着研究的深入,研究的范围从边缘、角点等特征的提取,线条、平面、曲面等几何要素的分析,直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进行分析,并建立起各种数据结构和推理规则。特别是上世纪80年代初,Marr首次将图像处理、心理物理学、神经生理学和临床精神病学的研究成果从信息处理的角度进行概括,创立了视觉计算理论框架。这一基本理论对立体视觉技术的发展产生了极大的推动作用,在这一领域已形成了从图像的获取到最终的三维场景可视表面重构的完整体系,使得立体视觉已成为计算机视觉中一个非常重要的分支。

    经过几十年来的发展,立体视觉在机器人视觉、航空测绘、反求工程、军事运用、医学成像和工业检测等领域中的运用越来越广。

    3. 双目立体视觉系统

    立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图二所示,图中分别以下标l和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点A(X,Y,Z)在左右摄像机的成像面Cl和Cr上的像点分别为al(ul,vl)和ar(ur,vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像,称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点,分别作它们与各自相机的光心Ol和Or的连线,即投影线alOl和arOr,它们的交点即为世界空间中的对象点A(X,Y,Z)。这就是立体视觉的基本原理。

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    4. 双目立体视觉系统:平行光轴的系统结构

    在平行光轴的立体视觉系统中(图三),左右两台摄像机的焦距及其它内部参数均相等,光轴与摄像机的成像平面垂直,两台摄像机的x轴重合,y轴相互平行,因此将左摄像机沿着其x轴方向平移一段距离b(称为基线baseline)后与右摄像机重合。

    由空间点A及左右两摄像机的光心Ol、Or确定的极平面(Epipolar plane)分别与左右成像平面Cl、Cr的交线pl、pr为共轭极线对,它们分别与各自成像平面的坐标轴ul、ur平行且共线。在这种理想的结构形式中,左右摄像机配置的几何关系最为简单,极线已具有很好的性质,为寻找对象点A在左右成像平面上的投影点al和ar之间的匹配关系提供了非常便利的条件。

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    5. 双目立体视觉智能视频分析技术

    恢复场景的3D信息是立体视觉研究中最基本的目标,为实现这一目标,一个完整的立体视觉系统通常包含六个模块:图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配、三维恢复和视频分析(运动检测、运动跟踪、规则判断、报警处理)。

    5.1. 图像获取(ImageAcquisition)

    数字图像的获取是立体视觉的信息来源。常用的立体视觉图像一般为双目图像,有的采用多目图像。图像获取的方式有多种,主要由具体运用的场合和目的决定。立体图像的获取不仅要满足应用要求,而且要考虑视点差异、光照条件、摄像机性能和场景特点等方面的影响。

    5.2. 摄像机标定(CameraCalibration)

    立体视觉系统摄像机标定是指对三维场景中对象点在左右摄像机图像平面上的坐标位置al(ul,vl)、ar(ur,vr)与其世界空间坐标A(X,Y,Z)之间的映射关系的确立,是实现立体视觉三维模型重构中基本且关键的一步。

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    5.3. 特征提取(FeatureAcquisition)

    特征提取的目的是要获取匹配赖以进行的图像特征,图像特征的性质与图像匹配的方法选择有着密切的联系。目前,还没有建立起一种普遍适用的获取图像特征的理论,因此导致了立体视觉研究领域中匹配特征的多样化。特征可以是像素相位匹配是近二十年才发展起来的一类匹配算法。相位作为匹配基元,本身反映信号的结构信息,对图像的高频噪声有很好的抑制作用,适于并行处理,能获得亚像素级精度的致密视差。但存在相位奇点和相位卷绕的问题,需加入自适应滤波器解决。或者是像素的集合,也可以是它们的抽象表达,如图像结构、图像目标和关系结构等。常用的匹配特征主要有点状特征、线状特征和区域特征等几种情形。

    一般而言,尺度较大的图像特征蕴含较多的图像信息,且特征本身的数目较少,匹配效率高;但特征的提取和描述过程存在较大的困难,定位精度也较差。而对于尺度较小的图像特征来说,对其进行表达和描述相对简单,定位精度较高;但由于其本身数目较多,所包含的图像信息少,在匹配时需要采用较严格的约束条件和匹配策略,以尽可能地减少匹配歧义和提高匹配效率。总的来说,好的匹配特征应该具有要可区分性、不变性、唯一性以及有效解决匹配歧义的能力。

    5.4. 图像匹配(ImageMatching)

    在立体视觉中(图二、图三),图像匹配是指将三维空间中一点A(X,Y,Z)在左右摄像机的成像面Cl和Cr上的像点al(ul,vl)和ar(ur,vr)对应起来。图像匹配是立体视觉中最重要也是最困难的问题,一直是立体视觉研究的焦点。当空间三维场景经过透视投影(PerspectiveProjection)变换为二维图像时,同一景物在不同视点的摄像机图像平面上的成像会发生不同程度的扭曲和变形,而且场景中的光照条件、被测对象的几何形状和表面特性、噪声干扰和畸变、摄像机特性等诸多因素的影响都被集中体现在单一的图像灰度值中。显然,要对包含了如此之多不利因素的图像进行准确匹配是很不容易的。

    5.5. 三维恢复(3DReconstruction)

    在完成立体视觉系统的摄像机标定和图像匹配工作以后,就可以进行被测对象表面点的三维信息恢复。影响三维测量精度的因素主要有摄像机标定误差、CCD成像设备的数字量化效应、特征提取和匹配定位精度等。

    5.6. 视频分析(运动检测、运动跟踪、规则判断、报警处理)

    通过视差计算,得到全屏幕的视差图像后,采用背景建模的方式,得到运动前景物体的视差图像,再进行膨胀和腐蚀算法进行图像预处理,得到完整的可供分析的前景运动物体视差图。采用运动跟踪算法,全屏实时检测物体的大小、运动轨迹,并与事先设置的规则进行对比,如果有人进入或离开设置报警区域,系统则实时报警。

    5.7. 视差效果图:

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    注:过滤掉距离地面60cm以内,200cm以上的视差值,即检测范围为60-200cm之间。故左边蹲下的人没有视差值。

    文章来自网络,如有侵犯请联系删除。

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  • 双目检测障碍物的方法基本基于视差图,基于路面视差的方法较多...单目的测距和3-D估计靠什么?是检测目标的Bounding Box(BB),如果无法检测的障碍物,该系统就无法估计其距离和3-D姿态/朝向。没有深度学习的时候,ME...

    双目检测障碍物的方法基本基于视差图,基于路面视差的方法较多。也许随着深度学习发展的突飞猛进,加上计算平台的增强,双目自动驾驶系统也会普及起来。

    目视觉是Mobileye(ME)的看家法宝,其实当年它也考虑过双目,最终选择放弃。

    单目的测距和3-D估计靠什么?是检测目标的Bounding Box(BB),如果无法检测的障碍物,该系统就无法估计其距离和3-D姿态/朝向。没有深度学习的时候,ME主要是基于BB,摄像头标定得到的姿态和高度以及路面平直的假设估算距离。

    有了深度学习,可以根据3-D的ground truth来训练NN模型,得到3D大小和姿态估计,距离是基于平行线原理(single view metrology)得到的。不久前百度Apollo公布的单目L3解决方案讲的比较清楚了,参考论文是“3D Bounding Box Estimation by Deep Learning and Geometry".

    双目当然可以算视差和深度了,即使没有检测出障碍物(因为有附加的深度信息,检测器会比单目好),也会报警。问题是,双目视觉系统估计视差没那么容易,立体匹配是计算机视觉典型的难题,基线宽得到远目标测距准,而基线短得到近目标测距结果好,这里是存在折衷的。

    目前市场上ADAS存在的双目视觉系统就是Subaru EyeSight,据说性能还行。

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    百度推出的阿波龙L4摆渡车量产100台,就安装了双目系统。还有欧盟自主泊车项目V-Charge也采用了前向双目视觉系统,另外自动驾驶研发系统Berta Benz也是,而且和雷达系统后融合,其中双目匹配的障碍物检测算法Stixel很出名。以前Bosch和Conti这些Tier-1公司也研制过双目视觉解决方案,但没有在市场上产生影响力,据说被砍掉了。

    谈到双目系统的难点,除了立体匹配,还有标定。标定后的系统会出现“漂移”的,所以在线标定是必须具有的。单目也是一样,因为轮胎变形和车体颠簸都会影响摄像头外参数变化,必须在线做标定修正一些参数,比如仰角(pitch angle)和偏角(yaw angle)。

    双目在线标定就更复杂些,因为双目匹配尽量简化成1-D搜索,所以需要通过stereo rectification将两个镜头光轴方向平行并和基线垂直。所以针对获得的gain相比,增加的复杂度和成本,如果不划算商家就会放弃。

    最近重提双目视觉,是因为硅谷芯片公司安霸(Ambarella)在2014年收购意大利帕尔马大学的Vis Lab,研制了双目的ADAS和自动驾驶芯片,去年CES之后就开始进军车企和Tier-1。而且,安霸目前正在继续研究提升该系统的性能。

    下图就是它在车顶安装6对立体视觉系统的示意图,其中它们的基线宽度可以不一样的,相应地有效检测距离也就不同。笔者曾坐过它的自动驾驶车,远处可以看到200米,近处20-30米。它确实可以做在线标定,随时调整一些双目视觉的参数。

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    1.立体匹配
    先说立体匹配,即视差/深度估计。如图假设左右摄像头焦距f,基线(两个光心连线)宽B,3-D点X的深度z,而其视差(投影到左右图像的2-D点,其坐标差)即
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    可见视差能够反算深度值。但是这里最难的就是左右镜头看到的图像如何确定是同一个目标,即匹配问题。匹配方法分两种,全局法和局部法,双目匹配的四个步骤:
    1. 匹配成本(matching cost)计算;
    2. 成本聚集(aggregation);
    3. 视差(disparity)计算/优化;
    4. 视差修正(refinement)。
    最著名的局部法就是SGM(semi-global matching),很多产品在用的方法都是基于此的改进,不少视觉芯片都采用这种算法。SGM就是把一个全局优化近似成多个局部优化的问题组合,如下公式是2-D匹配的优化目标函数,SGM实现成为多个1-D优化路径之和
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    下图是沿着水平方向的路径优化函数
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    Census Transform是将8/24比特的像素变成一个2进制序列,另外一个2值特征叫LBP(local binary pattern)和它相似。立体匹配算法就是基于这个变换将匹配变成一个Hamming距离的最小化搜索。Intel的RealSense当年就是收购了一个成立于1994年基于该技术的双目视觉创业公司,还收购另外几个小公司把他们合在一起做出来的。下图是CS变换的示意图:
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    PatchMatch是一个加速图像模版匹配的算法,被用在光流计算和视差估计上。之前微软研究院曾经做过一个基于单目手机相机3-D重建的项目,仿造以前成功的基于RGB-D算法KinectFusion,名字也类似MonoFusion,其中深度图估计就是采用一个修正的PatchMatch方法。其基本思想就是对视差和平面参数随机初始化,然后通过邻域像素之间信息传播更新估计。PM算法分五个步骤:
    • 1) 空间传播(Spatial propagation): 每个像素检查左边和上边邻居视差和平面参数,如果匹配成本变小就取代当前估计;
    • 2) 视角传播(View propagation): 其他视角的像素做变换,检查其对应图像的估计,如果变小就取代;
    • 3) 时域传播(Temporal propagation): 前后帧考虑对应像素的估计;
    • 4) 平面细化(Plane refinement): 随机产生样本,如果估计使匹配成本下降,更新。
    • 5) 后处理(Post-processing): 左右一致性和加权中值滤波器去除出格点(outliers)。
    下图是PM的示意图:
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    2.在线标定
    再说在线标定。这是一个利用路上标志线(斑马线)的标定方法:已知斑马线的平行线模式,检测斑马线并提取角点,计算斑马线模式和路面实现匹配的单映性变换(Homography)参数,得到标定参数。
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    另外一个方法基于VO和SLAM,比较复杂,不过可以同时做基于地图的定位。采用SLAM做在线标定,不适合高频率操作,下图是其算法的流程图:1-4步, 通过立体视觉SLAM获取全局连续地图;第5步给出双目相机变换初始估计,第6步把所有立体相机的地图聚合成一个地图;7-8步获取多个相机之间的姿态。
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    和单目方法类似,采用车道线平行和路平面这个假设可以快速完成在线标定,即消失点(vanishing point)理论:假设一个平坦的道路模型,清晰的纵向车道线,没有其他目标的边缘和它们平行;要求驾驶车辆速度慢,车道线连续,左右相机的双目配置要左摄像头相对路面的仰角/斜角(yaw/roll angles)比较小;这样跟初始化的消失点(与线下标定相关)比较可以算出双目外参数的漂移量(图5-269),其算法就是从消失点估计摄像头仰角/斜角。
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    3.典型的双目自动驾驶系统
    下面介绍几个典型的双目自动驾驶系统。Berta Benz采用的障碍物检测算法Stixel基于以下假设:场景中的目标描述为列,重心的原因目标是站立在地面上,每个目标上的上部比下部的深度大。下图(a-d) 介绍了SGM视差结果如何生成Stixel分割结果:
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    下图是Stixels 计算的示意图:(a)基于动态规划的自由驾驶空间计算 (b) 高度分割中的属性值 (c) 成本图像 (灰度值反过来) (d) 高度分割。
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    这是他们加上深度学习做视差融合之后再做Stixel的框图和新结果:
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    介绍一个VisLab早期双目障碍物的算法,Generic Obstacle and Lane Detection system (GOLD)。基于IPM(Inverse Perspective Mapping),检测车道线,根据左右图像的差计算路上障碍物:
    3507119c38407d98a1a7a923bf4a6c13.png(a) Left. (b) Right (c) Remapped left. (d) Remapped right. (e) Thresholded and filtered difference between remapped views. (f) In light gray, the road area visible from both cameras.
    cbad528d78a618a33d6fc86974173cec.png(a) Original. (b) Remapped. (c) Filtered. (d) Enhanced. (e) Binarized.
    6c015727bda0c0a2c97514b16c476c2b.pngGOLD system architecture
    这是VisLab参加自动驾驶比赛VIAC (VisLab Intercontinental Autonomous Challenge)的车辆,除了双目摄像头以外,车上还有激光雷达作为道路分类的辅助。
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    这是其双目障碍物检测流程图:视差估计利用了SGM算法和基于SAD的相关算法。
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    后处理中加了两个DSI(Disparity Space Image)空间的滤波器,见图5-274,一个是平滑处理,另一个是基于惯导(IMU)的运动轨迹处理。
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    障碍物检测算法采用了JPL的方法,基于空间布置特性以及车辆的物理特性聚类得到障碍物。物理特性包括最大的高度(车辆),最小高度(障碍物)和最大道路可通过范围,这些约束定义了一个空间截断锥(truncated cone), 如图所示,那么在聚类过程中凡是落在截断锥内的点划为障碍物。
    35b8e5ef14d4044819dd05036f367a92.png
    为加速视差估计算法,采用了划分DSI的方法:
    8cd1f1bb1475ed603d42c01007802e0d.png
    另外一种经典的方法是根据路面方程(立体视觉)得到路面视差,基于此计算出路面的障碍物:
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    4.总结

    总的看,双目检测障碍物的方法基本基于视差图,基于路面视差的方法较多。也许随着深度学习发展的突飞猛进,加上计算平台的增强,双目自动驾驶系统也会普及起来。

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