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  • 深度图像

    万次阅读 多人点赞 2014-11-03 14:37:26
    深度图像(depth image)也被称为juli

    深度图像(depth image)也被称为距离影像(range image),是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)作为像素值的图像,它直接反映了景物可见表面的几何形状。深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据,有规则及必要信息的点云数据也可以反算为深度图像数据。

    深度数据流所提供的图像帧中,每一个像素点代表的是在深度感应器的视野中,该特定的(x, y)坐标处物体到离摄像头平面最近的物体到该平面的距离(以毫米为单位)。


      Kinect中深度值最大为4096mm0值通常表示深度值不能确定,一般应该将0值过滤掉。微软建议在开发中使用1220mm~3810mm范围内的值。在进行其他深度图像处理之前,应该使用阈值方法过滤深度数据至1220mm-3810mm这一范围内。

    因为记录距离信息的方式的差异性,所以在英文文献中对深度图像的表达呈现出很强的多样性。使用较多的表达式:range image。其中depth map、dense-depth map、depth image、range picture、3D image、surface height map都是等价的,除此之外的常用表达:dense-range image、depth aspect image、 2.5D image、 3Ddata、xyz maps、surface profiles等。

    目前,深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法等等。针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面:深度图像的分割技术、深度图像的边缘检测技术、基于不同视点的多幅深度图像的配准技术、基于深度数据的三维重建技术、基于深度图像的三维目标识别技术、深度数据的多分辨率建模和几何压缩技术等等。在PCL中深度图像与点云最主要的区别在于,其近邻的检索方式不同,并且可以相互转换。

    深度图像是物体的三维表示形式,一般通过立体照相机或者TOF照相机获取。如果具备照相机的内标定参数,可将深度图像转换为点云。

    TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思。所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离。这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息。TOF相机与普通机器视觉成像过程也有类似之处,都是由光源、光学部件、传感器、控制电路以及处理电路等几部单元组成。与同属于非侵入式三维探测、适用领域非常类似的双目测量系统相比,TOF相机具有根本不同3D成像机理。双目立体测量通过左右立体像对匹配后,再经过三角测量法来进行立体探测,而TOF相机是通过入、反射光探测来获取的目标距离获取。


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  • 图像转化为深度图深度图转化为图像,点云转化为深度图 原图像: 深度图像: 额外插图: 将点云数据转化为深度图像(上面点云三维图,下面深度图)不是一一对应关系 代码: from PIL import Image import numpy ...

    图像转化为深度图,深度图转化为图像,点云转化为深度图

    原图像:
    在这里插入图片描述
    深度图像:
    在这里插入图片描述
    额外插图:
    将点云数据转化为深度图像(上面点云三维图,下面深度图)不是一一对应关系
    在这里插入图片描述

    代码:

    from PIL import Image
    import numpy as np
    # import scipy
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    def ImageToMatrix(filename):
        # 读取图片
        im = Image.open(filename)
        # 显示图片
    #     im.show()  
        width,height = im.size
        im = im.convert("L") 
        data = im.getdata()
        data = np.matrix(data,dtype='float')/255.0
        #new_data = np.reshape(data,(width,height))
        new_data = np.reshape(data,(height,width))
        return new_data
    #     new_im = Image.fromarray(new_data)
    #     # 显示图片
    #     new_im.show()
    def MatrixToImage(data):
        data = data*255
        new_im = Image.fromarray(data.astype(np.uint8))
        return new_im
    
    filename = 'aaa.png'
    data = ImageToMatrix(filename)
    print(data)
    print(np.shape(data)) 
    new_im = MatrixToImage(data)
    plt.imshow(data, cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest')
    new_im.show()
    # new_im.save('lena_1.bmp')
    
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  • //------------------可视化深度图像---------------------- //方法一:从点云中可视化深度图像 boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer>viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer(...
  • C++写的,点云生成深度图代码,直接修改路径,即可读取点云文件,并保存深度图
  • krpano1.20 - 深度图支持,深度图建模

    千次阅读 2019-11-14 22:51:41
    什么是深度图深度图通常是图像,其中像素颜色(通常是灰度)定义到特定表面的距离(或“深度”)。 此处以球面全景图像为例,再加上相关的球面深度图图像-深度图图像中的灰色调越深,离表面越远: ...


    什么是深度图?

    深度图通常是图像,其中像素颜色(通常是灰度)定义到特定表面的距离(或“深度”)。

    此处以球面全景图像为例,再加上相关的球面深度图图像-深度图图像中的灰色调越深,离表面越远:

     

     

    krpano1.20 - 深度图支持,深度图建模
    krpano1.20 - 深度图支持,深度图建模


     

    为什么选择深度图?

    知道像素的深度可以从图像生成新的视点。这意味着从与原始拍摄位置不同的相机位置查看图像。

    这可以做很多好事:

    • 生成具有深度感知的合成立体视图
      • 对于良好的VR观看非常有用且非常重要。
      • 也可以用于立体浮雕(红色/青色眼镜)立体观看。
      • 无需拍摄和拼接立体声全景。
      • 甚至在向上或向下查看时,深度感知(使用正常的全景全景图图像也无法实现)。
    • 6自由度运动
      • 六自由度:除了可以在全景镜头中正常旋转外,现在还可以平移。
      • VR的位置头部跟踪
      • 视角发生变化,例如从“外部”(“娃娃屋”效果)查看全景。
      • 稍微走入全景相片(视图片内容而定)。
    • 3D过渡
      • 在全景混合过程中进行3D翻译。
    • 测量
      • 通过获得深度/距离信息和参考尺寸,可以在全景图像中进行实际测量。

    从其他角度来看,新生成的视图可能并不完美(取决于实际的图像内容),当然先前被遮挡的部分将是“错误的”,但是效果本身,尤其是VR中的深度感知将非常令人信服。


    如何建立深度图?

    如何生成深度图有几种不同的可能性:

    • 使用来自不同视角图像(例如,立体图像)的专用软件。
      • 但是可能很困难,依赖内容,并且今天仍然很容易出错。
      • 将来可能会使用更好的软件变得更好。
      • 已经有一些(昂贵的)相机可以自动生成全景深度图图像。
    • 通过激光扫描/ 激光雷达
      • 稀有且可能很昂贵(抱歉,这里没有实际的体验)。
    • 手工绘图
      • 对于2D图像,这是可能的,但对于全景图像几乎是不可能的(或至少非常困难)。
    • 使用3D建模
      • 可以使用正确的软件轻松快速地完成操作。
      • 可以为现有全景图完成!
      • 由于3D几何形状,可以非常精确地渲染平坦表面(深度图图像在此具有局限性)。
      • 3D模型本身甚至不需要非常精确即可获得良好的3D效果。
      • 3D模型所需的存储空间通常很少,因此可以快速加载。
      • 因此,这将是这里的重点方法。

     

    深度图3D建模:everpano 3D

    没有可用于建模depthmaps一个新的特殊的基于krpano软件: 该everpano 3D软件被霍尔迪Vallverdú(长期和有经验的用户krpano)开发,并允许三维几何结构为全景图像的快速和容易造型。此外,该软件可以链接多个全景图,并自动构建具有不错的3D过渡效果的整个3D游览。

     

    该软件可在krpano网站和everpano网站上购买。深度图功能需要krpano许可证升级。该升级可以单独获得,也可以与everpano 3D许可证捆绑在一起。

    一些背景信息:
    最初,深度图支持仅作为“非常特殊”功能进行开发,并且存在一些限制-例如,仅球形全景图像,仅单分辨率和仅深度图图像是可能的。这是因为这相对容易实现,并且深度图图像通常不容易获得或易于制作,因此使用情况无论如何都是非常有限的。
    但是偶然地,JordiVallverdú与我联系了有关下一版本中对krpano深度图的支持,并且他正在开发一种用于绘制深度图的工具。
    他的工具生成的深度图显示出了很好的效果和巨大的潜力。有了它,每个人都可以构建深度图和3D全景图。深度图可以添加到所有现有全景图中-无需特殊的全景拍摄或特殊的硬件!


    因此,我已经开始以多种方式改善对深度图的支持,以使其更好,更通用。现在,它还可以用于立方图像,多分辨率图像,深度图图像,甚至直接用于3D几何形状,将全景图与3D平移过渡链接在一起,具有不同的渲染模式,支持通过位置跟踪进行VR观看,具有特殊的热点支持以及更多其他功能。


    这最初是没有计划的,并且引起了许多内部更改,因此这是此版本的开发花费如此长时间的原因之一。但我希望这值得等待时间。

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  • matlab双目图计算深度图

    热门讨论 2011-11-17 11:41:56
    用matlab实现由双目图恢复出场景视距图(深度图)的代码,亲测可用,提供大家参考参考。
  • android 深度图

    千次阅读 2018-09-18 15:59:07
    在 Android开发中自定义控件是一个范围很广的话题,讲起自定义控件,从广度上来划分的话,大体上可以划分为: ...深度图一般代表交易所当前买入和卖出的委托量(不是指成交),从这张图我们可以看出X轴代表价格,...

    在 Android开发中自定义控件是一个范围很广的话题,讲起自定义控件,从广度上来划分的话,大体上可以划分为:

    • View、ViewGroup的绘制
    • 事件分发
    • 各种动画效果
    • 滚动嵌套机制
    • 还有涉及到相关的数学知识等等

    本次来讲讲如何实现交易所中的K线图,首先通过一张深度图开始讲解下相关业务需求
    这里写图片描述

    深度图一般代表交易所当前买入和卖出的委托量(不是指成交),从这张图我们可以看出X轴代表价格,价格从左往右依次增高,Y轴代表销量,由下往上递增,要绘制出正常的深度图,每次获取的数据至少包含价格和销量,通常的时间,开盘,收盘,高,低价都可忽略。实际开发中这块获取数据使用长链接即可,后台每次返回规定的买入和卖出的数据数量,要先处理后台的返回数据:

    • 首先将返回的买入和卖出的数据分开按照价格从低到高排序
    • 然后再去处理每个价格对应的委托量,因为返回的当前价格对应的委托量是无法对应深度图的坐标轴,我们需要将按价格排序后,高的价格去加上上一个价格的委托量,这样才可保证委托量的展示是在递增

    处理完返回的数据后重新填充数据即可。处理完数据后就要开始处理交互方面了,当用户点击或者长按的时候就要展示当前选中点的相关数据了,从图中可以看到选中的时候有个圆圈以及在X,Y轴上展示了此坐标的价格和委托量。
    先上效果图:
    这里写图片描述

    由于上传大小的限制,修改了gif的质量,所以效果不是很好。
    通过上面的实现效果可以看到做了一点功能上的简化,长按之后我并没有将结果展示在X,Y轴上而是直接显示在中间,不过这些都是次要的,最重要的是理解思路,看了源码后可以根据自己的需求修改。

    首先讲下从后台获取到数据的处理,先将数据按价格进行排序,然后通过遍历下集合,将每个bean对象的委托量的数值累加下上一个的然后重新赋值,同时获取买入和卖出的最高和最低价格,后面会用到数据展示

        public void setData(List<DepthDataBean> buyData, List<DepthDataBean> sellData) {
            float vol = 0;
            if (buyData.size() > 0) {
                mBuyData.clear();
                //买入数据按价格进行排序
                Collections.sort(buyData, new comparePrice());
                DepthDataBean depthDataBean;
                //累加买入委托量
                for (int index = buyData.size() - 1; index >= 0; index--) {
                    depthDataBean = buyData.get(index);
                    vol += depthDataBean.getVolume();
                    depthDataBean.setVolume(vol);
                    mBuyData.add(0, depthDataBean);
                }
                //修改底部买入价格展示
                mBottomPrice[0] = mBuyData.get(0).getPrice();
                mBottomPrice[1] = mBuyData.get(mBuyData.size() > 1 ? mBuyData.size() - 1 : 0).getPrice();
                mMaxVolume = mBuyData.get(0).getVolume();
            }
    
            if (sellData.size() > 0) {
                mSellData.clear();
                vol = 0;
                //卖出数据按价格进行排序
                Collections.sort(sellData, new comparePrice());
                //累加卖出委托量
                for (DepthDataBean depthDataBean : sellData) {
                    vol += depthDataBean.getVolume();
                    depthDataBean.setVolume(vol);
                    mSellData.add(depthDataBean);
                }
                //修改底部卖出价格展示
                mBottomPrice[2] = mSellData.get(0).getPrice();
                mBottomPrice[3] = mSellData.get(mSellData.size() > 1 ? mSellData.size() - 1 : 0).getPrice();
                mMaxVolume = Math.max(mMaxVolume, mSellData.get(mSellData.size() - 1).getVolume());
            }
            mMaxVolume = mMaxVolume * 1.05f;
            mMultiple = mMaxVolume / mLineCount;
            invalidate();
        }
    
    

    数据处理好后就要开始绘制了

        @Override
        protected void onDraw(Canvas canvas) {
            super.onDraw(canvas);
            canvas.drawColor(mBackgroundColor);
            canvas.save();
            //绘制买入区域
            drawBuy(canvas);
            //绘制卖出区域
            drawSell(canvas);
            //绘制界面相关文案
            drawText(canvas);
            canvas.restore();
        }
        
        private void drawBuy(Canvas canvas) {
            mGridWidth = (mDrawWidth * 1.0f / (mBuyData.size() - 1 == 0 ? 1 : mBuyData.size() - 1));
            mBuyPath.reset();
            mMapX.clear();
            mMapY.clear();
            float x;
            float y;
            for (int i = 0; i < mBuyData.size(); i++) {
                if (i == 0) {
                    mBuyPath.moveTo(0, getY(mBuyData.get(0).getVolume()));
                }
                y = getY(mBuyData.get(i).getVolume());
                if (i >= 1) {
                    canvas.drawLine(mGridWidth * (i - 1), getY(mBuyData.get(i - 1).getVolume()), mGridWidth * i, y, mBuyLinePaint);
                }
                if (i != mBuyData.size() - 1) {
                    mBuyPath.quadTo(mGridWidth * i, y, mGridWidth * (i + 1), getY(mBuyData.get(i + 1).getVolume()));
                }
    
                x = mGridWidth * i;
                mMapX.put((int) x, mBuyData.get(i));
                mMapY.put((int) x, y);
                if (i == mBuyData.size() - 1) {
                    mBuyPath.quadTo(mGridWidth * i, y, mGridWidth * i, mDrawHeight);
                    mBuyPath.quadTo(mGridWidth * i, mDrawHeight, 0, mDrawHeight);
                    mBuyPath.close();
                }
            }
            canvas.drawPath(mBuyPath, mBuyPathPaint);
    	}
    
        private void drawSell(Canvas canvas) {
            mGridWidth = (mDrawWidth * 1.0f / (mSellData.size() - 1 == 0 ? 1 : mSellData.size() - 1));
            mSellPath.reset();
            float x;
            float y;
            for (int i = 0; i < mSellData.size(); i++) {
                if (i == 0) {
                    mSellPath.moveTo(mDrawWidth, getY(mSellData.get(0).getVolume()));
                }
                y = getY(mSellData.get(i).getVolume());
                if (i >= 1) {
                    canvas.drawLine((mGridWidth * (i - 1)) + mDrawWidth, getY(mSellData.get(i - 1).getVolume()),
                            (mGridWidth * i) + mDrawWidth, y, mSellLinePaint);
                }
                if (i != mSellData.size() - 1) {
                    mSellPath.quadTo((mGridWidth * i) + mDrawWidth, y,
                            (mGridWidth * (i + 1)) + mDrawWidth, getY(mSellData.get(i + 1).getVolume()));
                }
                x = (mGridWidth * i) + mDrawWidth;
                mMapX.put((int) x, mSellData.get(i));
                mMapY.put((int) x, y);
                if (i == mSellData.size() - 1) {
                    mSellPath.quadTo(mWidth, y, (mGridWidth * i) + mDrawWidth, mDrawHeight);
                    mSellPath.quadTo((mGridWidth * i) + mDrawWidth, mDrawHeight, mDrawWidth, mDrawHeight);
                    mSellPath.close();
                }
            }
            canvas.drawPath(mSellPath, mSellPathPaint);
        }
    

    上面的是主要的绘制代码块,代码逻辑就是先绘制出区域的边线,同时通过path类记录下相关的位置,遍历到最后一个对象时直接将path的路径首位相连,再去绘制path所记录的区域

    绘制文案的代码需要注意下

        private void drawText(Canvas canvas) {
            float value;
            String str;
            for (int j = 0; j < mLineCount; j++) {
                value = mMaxVolume - mMultiple * j;
                str = getVolumeValue(value);
                canvas.drawText(str, mWidth, mDrawHeight / mLineCount * j + 30, mTextPaint);
            }
            int size = mBottomPrice.length;
            int height = mDrawHeight + mBottomPriceHeight / 2 + 10;
            if (size > 0 && mBottomPrice[0] != null) {
                String data = getValue(mBottomPrice[0]);
                canvas.drawText(data, mTextPaint.measureText(data), height, mTextPaint);
                data = getValue(mBottomPrice[1]);
                canvas.drawText(data, mDrawWidth - 10, height, mTextPaint);
                data = getValue(mBottomPrice[2]);
                canvas.drawText(data, mDrawWidth + mTextPaint.measureText(data) + 10, height, mTextPaint);
                data = getValue(mBottomPrice[3]);
                canvas.drawText(data, mWidth, height, mTextPaint);
            }
            if (mIsLongPress) {
                mIsHave = false;
                for (int key : mMapX.keySet()) {
                    if (key == mEventX) {
                        mLastPosition = mEventX;
                        drawSelectorView(canvas, key);
                        break;
                    }
                }
                //这里这么处理是保证滑动的时候界面始终有选中的感觉,不至于未选中的时候没有展示,界面有闪烁感,体验不好
                if (!mIsHave) {
                    drawSelectorView(canvas, mLastPosition);
                }
            }
        }
    

    以上是此自定义控件的主要代码,项目已上传至github,欢迎各位老铁们star,fork,此库定期更新一些自定义控件,相互交流学习。

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  • Kinect 获取深度图计算距离,并进行彩色图和深度图之间的映射 最近所进行的项目需要利用KINECT获取深度距离,需要得到彩色图中某一点的位置,在网上找了很多资料,都不是很好,碰了很多坑,这里我整理了一下发给...
  • 利用Kinectv2获取目标深度图和骨骼图。采用C++语言,结合opencv显示结果。
  • 视差图转为深度图

    千次阅读 2020-06-16 11:09:46
    有人容易把视差图跟深度图搞混,一切还是要从这个公式说起:Z=f*B/d Z是深度,B是双目相机的光心间距(基线长度),f是相机焦距,d就是视差(左右相机对应特征像素坐标差值)。 而我们说的视差图就是灰度图的灰度值...
  • RGB-D(深度图像) & 图像深度

    万次阅读 多人点赞 2017-06-22 17:43:02
      在3D计算机图形中,Depth Map(深度图)是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。其中,Depth Map 类似于灰度图像,只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离。通常RGB图像和Depth...
  • 最近为了拾取桌面上的任务目标,采用了实时图像与背景图像相减的方法来进行,因为采用彩色图像相减会有影子的干扰,所以采用了深度图像。 但是深度图像的Mat是CV16UC1格式的,矩阵内部数据采用uint_16格式存储,开始...
  • realsense深度图像保存方法

    千次阅读 2019-11-06 17:03:24
    一般使用realsense时会保存视频序列,当保存深度图像时,需要注意保存的图像矩阵的格式,不然可能造成深度值的丢失。 在众多图像库中,一般会使用opencv中的imwrite() 函数进行深度图像的保存。 一般深度图像中...
  • Kinect深度图与RGB摄像头的标定与配准

    万次阅读 多人点赞 2013-07-07 23:24:48
    自从有了Kinect,根据深度图提取前景就非常方便了。因此出现了很多虚拟现实、视频融合等应用。但是,Kinect自身的RGB摄像头分辨率有限,清晰度也不及一些专业摄像头,因此有了用第三方摄像头代替Kinect摄像头的想法...
  • 深度图像的获取原理

    万次阅读 多人点赞 2017-04-06 11:27:22
    今天介绍一下深度图像的获取方法主要有哪些,以及这些方法会导致深度图像中存在什么样的问题。 在计算机视觉系统中,三维场景信息为图像分割、目标检测、物体跟踪等各类计算机视觉应用提供了更多的可能性,而深度...
  • Kinect+OpenNI获取深度图和颜色图

    热门讨论 2012-09-27 23:49:47
    如果深度图和颜色图在一张图上显示,则必须对深度图像进行校正,校正的方法是调用深度图的如下方法:.GetAlternativeViewPointCap().SetViewPoint();  7. 调用context对象的StartGeneratingAll()来开启设备读取...
  • Python可视化深度图

    千次阅读 2020-08-10 11:28:44
    深度图映射到颜色空间,是深度图更易查看,下面是颜色空间: 代码,需要做的就是把for循环里面的文件路径和转换后的输出文件夹改一下就可以直接使用python3运行,你可能需要先安装必要的python包,例如opencv-...
  • PCL 由点云生成深度图像

    千次阅读 2019-08-10 20:41:49
    前言:在电脑上的pcl1.8.0版本可能是由于版本问题,无法在窗口显示深度图像,但是深度图像确实是生成了的,可以通过一个API将深度图像保存为一个png格式的图片然后查看。 该函数如下: //save rangeImage //相关...
  • 请问,深度图像的PSNR是怎么计算的,彩色图是处理图和原图比较,深度图把滤波处理图和原始 深度图比较,得出的结论是相反的,感觉不对。看论文很多人都说是结果图与原图比较,请问 原图是指哪个图?
  • RGB To 深度图

    千次阅读 2018-04-04 14:33:57
    最开始,我们要从原图序列得到对应的场景深度图,问题如下:(1) RGB图像是如何转换成场景深度图的?首先,我们要有一个清晰的概念: 仅从单幅RGB图像中,是无法获取深度信息的。深度图像的每个像素点的灰度值可用于...
  • 深度图的概念

    万次阅读 2017-12-01 16:57:27
    什么是深度图 深度图是由相机拍摄的 其每个像素值代表的是物体到相机xy平面的距离。单位为mm 得到的深度图,不能直接用opencv中自带的函数进行阈值化处理。因为opencv中的阈值化操作都是针对灰度图或者彩色图进行...
  • 视差图推出深度图

    万次阅读 2018-10-24 09:46:41
    视差图推出深度图 相机成像的模型如下图所示: P为空间中的点,P1和P2是点P在左右像平面上的成像点,f是焦距,OR和OT是左右相机的光心。由下图可见左右两个相机的光轴是平行的。XR和XT是两个成像点在左右两个像面上...
  • 深度图转换成点云

    千次阅读 热门讨论 2019-08-22 12:47:58
    最近由于课题需要数据源,但是没有直接获取的方法,所以只能在周老师http://www.qianyi.info/的网站上自己下载深度图转换成点云数据,大概花了三点的时间,终于弄得差不多了,这里做个记录。 二、数据准备和环境配置...
  • 深度图转伪色彩图

    千次阅读 2017-08-14 16:56:34
    深度图转伪彩色图
  • 深度图 To RGB

    千次阅读 2018-04-04 14:32:18
    得到了立体重建之后的深度图,那么我们如何通过深度图恢复成RGB呢?问题如下:(1) 深度图恢复成RGB的具体算法是怎样的?(2) R, G, B三维的信息是从哪里获取的?(深度图中并没有这三维信息) 如何得到和原图一样的颜色...
  • 视差图转换为深度图的实现

    千次阅读 热门讨论 2020-06-19 15:35:25
    双目视觉视差图转换为深度图 视差图转换为深度图 网上关于视差图转换为深度图的博客较多,但缺少具体实现。我根据原理和网上的一些参考自己实现了一个版本,做个记录,也希望能供大家参考 1 原理 根据视差图得到深度...
  • 深度图像基础知识(一)

    万次阅读 多人点赞 2018-02-07 20:16:02
    深度图像(depth image)也被称为距离影像(range image),是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)作为像素值的图像,它直接反映了景物可见表面的几何形状。深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据,有规则...
  • 深度图与RGB-D

    千次阅读 2020-08-28 19:06:16
    什么是深度图(Depth Map)? 深度图就是从图像采集器到场景中各点的距离(深度)作为像素值的图像。 下图右侧两栏图像就是我们说的深度图。 如果你觉得不好理解的话,举一个形象的例子。相信大家都玩过这种按压...

空空如也

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深度图