双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛，由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离，可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较：http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html 。以及利用视差图合成新视点： http://www.cnblogs.com/riddick/p/
在第二部分，我们分析了一个计算相机矩阵和失真系数的脚本。这些是三维重建过程中所必需的相机固有参数。
url : https://medium.com/@omar.ps16/stereo-3d-reconstruction-with-opencv-using-an-iphone-camera-part-iii-95460d3eddf0
深度摄像头（比如微软的Kinect）将传统摄像头和一个红外传感器相结合来帮助摄像头区别相似物体并计算它们与摄像头之间的距离。
激光雷达成本高，用廉价的立体视觉替代它可行吗？ 作者：Jeremy Cohen 编译：McGL
双目立体成像：zspace的桌面一体机， intel的RealSense主动双目系列，未来立体的桌面一体机。
很多人咨询我，手机上到底有哪些计算摄影的应用和技术。那么接下来就准备抽空写一系列文章做一下介绍。
使用深度摄像头的数据来识别前景区域和背景区域，首先要有一个深度摄像头，比如微软的Kinect，英特尔的realsense。
双目立体视觉，由两个摄像头组成，像人的眼睛能看到三维的物体，获取物体长度、宽度信息，和深度的信息；单目视觉获取二维的物体信息，即长度、宽度。
网盘中包含有论文以及代码，论文包括经典文章《Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information》，以及两篇个人认为比较有意思的相关论文，一篇提出了物方的SGM，另一篇则将SGM与深度学习相结合，代码是笔者从网上找的开源代码，供读者参考。
双目立体视觉一直是机器视觉研究领域的发展热点和难点，“热”是因为双目立体视觉有着及其广阔的应用前景，且随着光学、计算机科学等学科的不断发展，双目立体技术将不断进步直到应用到人类生活的方方面面。“难”则是因为受到摄像机、镜头等硬件设备及一些相关算法的限制，双目立体视觉的研究及如何更好的应用到生产实际中仍有待在座的各位去进行突破。
昨天整理并推送了1467篇CVPR 2020论文合集和270篇代码开源的CVPR 2020论文项目，大家反映内容很赞，里面不仅提供了"授之以鱼"的下载资源，还提供了"授之以渔"的检索方法。
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213，
双目立体视觉（Binocular Stereo Vision）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。
你好，欢迎你打开这篇文章，这是我的系列立体匹配算法介绍文章中承上启下的一篇，请看看我们现在走到了哪一步：
来源：https://blog.csdn.net/dulingwen/article/details/104128503
到目前为止，我通过解读Stefano Mattoccia教授的经典讲义，介绍了立体匹配算法的全貌。然后介绍了几个经典的立体匹配算法的评价指标和数据集。下一步我将介绍经典的立体匹配算法，并展示它们在实际中的应用。
这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标——三维重建，系统的介绍了三维重建的整体步骤。双目立体视觉的整体流程包括：图像获取，摄像机标定，特征提取（稠密匹配中这一步可以省略），立体匹配，三维重建。我在做双目立体视觉问题时，主要关注的点是立体匹配，本文主要关注最后一个步骤三维重建中的：三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现。
近日，来自国防科技大学等单位的学者提出了新型双目超分辨算法，充分利用了左右图的信息提升图像超分辨效果；
您已经读了这本书，因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能，例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣，您将不会感到失望！ OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库，可让您处理图像和视频以完成各种任务，从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。
AR/VR的兴起，让我们喜欢上了3D电影和视频，前提是你需要戴上一副3D眼镜才能感受到3D效果。那么，它是如何工作的？当屏幕只是平面时，我们如何体验3D效果？其实，这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。
多视图立体技术是一种从已知相机内外参数的多个视角的彩色影像中，利用立体匹配算法恢复立体结构的三维视觉技术。本篇文章将带来MVS的传统方法PatchMatch Stereo和源码实践。
以OpenCV自带的Aloe图像对为例： 1.BM算法（Block Matching） 参数设置如下： int numberOfDisparities = ((imgSize.width /
随着人工智能时代的到来，计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的，人工智能改变着传统林业的研究方法，林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题，采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法，实现了树木高度的无接触测量。以双目相机作为采集设备，基于MATLAB、VS2015开发平台，采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定，从而获取双目相机2个镜头的参数。通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像，进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。在VS2015上的试验结果表明，该方法操作相对简单，并且能够较为准确地测量树木高度，SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76%~3.93%，BM算法相对误差范围为0.29%~3.41%。结果表明：采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要。
我们都看过3D电影，他们看起来都很酷，这给了我们一个想法，使用一些工具通过改变看图像视角，模拟观众的头部移动。
有个粉丝前几天问我：本人小白一枚，看了很多深度学习，机器学习以及图像处理等视频和书之后，理论有一些长进，但是实际运用能力不足，从反面也是由于理论认识不足所致，所以想问问有没有好的项目，提升下自身能力。 我想这也是很多小伙伴都遇到的问题。 最近我发现一本CV项目手册还是比较不错的，通俗易懂，老少皆宜，适合在校大学生、科研人员，在职从业者。 本手册中主要涉及以下几部分： 首先是对 OpenCV中自带的基本函数进行介绍。 其次是OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如
灰度是描述灰度图像内容的最直接的视觉特征。它指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图像也称灰度图像。灰度图像矩阵元素的取值通常为[0,255]，因此其数据类型一般为8位无符号整数，这就是人们通常所说的256级灰度。 灰度图：一个像素的灰度可以用8 位整数记录，也就是一个0~255的值。 深度图
我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。通过本教程，你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法，顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV，通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。
来自： http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/7744015 虽然最近注意力已经不可遏制地被神经科学、大脑记忆机制和各种毕业活动吸引过去了，但是还是觉得有必要把这段时间双目视觉方面的进展总结一下。毕竟从上一篇博文发表之后，很多同仁发E-mail来与我讨论，很多原来的疑团，也在讨论和一步步的试验中逐渐解决了。 开篇之前，首先要感谢maxwellsdemon和wobject，没有和你们的讨论，也就没有此篇的成文。 说到双摄像头测距，首先要复习一下
尝试用OpenCV来实现立体视觉也有一段时间了，主要的参考资料就是Learning OpenCV十一、十二章和OpenCV论坛上一些前辈的讨论。过程中磕磕碰碰，走了不少弯路，终于在前不久解决了最头大的问题，把整个标定、校准、匹配的流程调试成功。(虽然还有一些问题至今尚未搞清) 在这里写这篇文章，第一方面是给自己一个总结，第二方面是感觉OpenCV立体视觉方面的资料还是相当零散和不完整，新手入门需要花很长时间才能摸索出来，第三方面，也是自己在过程中有些问题仍旧迷迷糊糊，希望可以抛砖引玉。 1. 摄像头 我用的
在上一章我们介绍了《双目摄像头测量距离》，在这个基础上，我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。通过本教程，你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法，顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV，通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。
利用视差图合成新视点，视差图一般通过图像匹配获取，以middlebury上的一张图为例，左边为原图（左图像），右边为对应视差图（灰度图）。 1. 正向映射： 简单的利用左视点原图和视差图进行视点合成，
张氏相机标定法利用不同角度拍摄的多张棋盘图像，计算出相应的内参：f_x, f_y, c_x, c_y（内参）,以及畸变系数k_1,k_2,k_3,p_1,p_2（径向畸变、切向畸变参数）。
如图1所示，网络的输入只需左相机图像，在训练阶段通过左右相机图像作为监督。注意，这里的无监督学习指的是，不需要深度图作为监督，但仍需左右相机图像对网络进行监督，采集数据时，仍需要采集左右相机图像。
视差的计算，主要要计算待匹配图像对应像素的水平偏移，那么针对一个物体而言，其在场景中的视差大体上应该是平滑的，所以可以直接针对分割出的物体计算重心的水平偏移从而得到视差值，我做了一个小实验，感觉效果还行，下面是代码和实验结果，希望各位有什么想法大家交流。
论文名称：A Survey on Deep Learning Architectures for Image-based Depth Reconstruction
上一篇文章85. 三维重建20-立体匹配16，端到端立体匹配深度学习网络之视差计算我们讲了端到端深度学习网络中视差计算的方法，我们看到应用到端到端立体匹配时，视差计算也是有不少讲究的。我还提到，要想进一步提升视差图的准确度，应该通过网络的其他模块配合完成。那么今天我们就来讲一讲，如何来获得高分辨率的视差图，这个问题对我自己也非常重要，因为我最近也正在处理高帧率高分辨率视频立体匹配的问题。
视差图是立体视觉系统的重要组成部分，因为它们会对两个或多个图像的位移进行编码。不过，以前的工作只提供了一些实现细节，处理步骤上不太好定义，并且很少讨论软件设计。与之相反，DCF是对立体视觉系统的主要组件进行标准化，并进行了集成，以促进视差图的构建。因此，DCF算法可以被参数化或使用先前定义的配置来执行。因此，DCF输出可以定向到不同的应用，例如基准测试方案、计算机和机器人应用、三角测量和3D重建。
本文中，我们将讨论立体视觉，这是一种使用两个或多个摄像机来生成全视场三维测量的机器视觉技术。
此篇文章作为本人对马尔科夫随机场等概率模型在立体视觉的应用的首篇记录，包含了本人对马尔科夫场理论的浅显理解和最大后验概率估计方法的理解。囿于本人学术水平，此篇文章参考了大量的数学教材、网络的相关博客以及国内外学术论文，在此特别鸣谢以下创作：
双目立体视觉，在百度百科里的解释是这样解释的：双目立体视觉（Binocular Stereo Vision）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。
上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程，现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成。虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像，能够获取更多视角下的图片，在VR中应用前景很大。 视差图可以转换为深度图，深度图也可以转换为视差图。视差图反映的是同一个三维空间点在左、右两个相机上成像的差异，而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离，所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便。 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚拟视
双目匹配可以得到环境中的三维深度信息，进而为机器人，无人车，VR等现实场景下的应用提供有力信息，在对安全验证比较高的人脸支付领域，三维人脸验证也正在逐渐取代安全性较低的二维人脸验证。近年来，深度学习双目系统匹配已经取得了很不错的进展，很多先进的网络性能已经超过传统方法。然而，深度学习双目系统匹配仍然在实用方面面临很多问题，其中一个问题便是无法做到推断实时。这点严重制约了双目匹配网络在实际中的应用。最近谷歌研究员提出了实时端到端双目系统深度学习小网络stereonet，推断速度达到60FPS，远超之前的方法。
文章：Dive Deeper into Rectifying Homography for Stereo Camera Online Self-Calibration
注：本文来自计算机视觉life独家课程 视觉三维重建：原理剖析+逐行代码详解 中的课件及注释代码。
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