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如何优化我的视差图视差图？

视差图（Parallax Scrolling）是一种网页设计技术，通过在不同层次的元素以不同的速度滚动，营造出立体感和深度感，提升用户体验。优化视差图的关键在于平衡性能和效果，以下是一些优化视差图的方法：

图片压缩和优化：对于视差图中使用的图片，可以使用压缩工具（如TinyPNG）来减小文件大小，同时保持良好的图像质量。此外，使用适当的图像格式（如JPEG、WebP）也可以减小文件大小。
懒加载技术：对于视差图中的大图或背景图，可以使用懒加载技术，延迟加载图片，当用户滚动到相应位置时再加载，减少初始加载时间和带宽消耗。
CSS动画代替JavaScript动画：使用CSS动画代替JavaScript动画可以提高性能，因为CSS动画通常使用硬件加速，更加流畅。可以使用CSS3的transform和transition属性来实现动画效果。
减少层级和元素数量：过多的层级和元素会增加页面的复杂性和渲染时间。优化视差图时，可以尽量减少层级和元素数量，只保留必要的元素，以提高页面加载速度和性能。
响应式设计：针对不同设备和屏幕尺寸进行响应式设计，确保视差图在不同设备上都能正常显示和流畅滚动。
浏览器兼容性：在开发视差图时，要考虑不同浏览器的兼容性。可以使用CSS前缀和媒体查询等技术来解决兼容性问题。
使用合适的库和框架：选择合适的库和框架可以简化开发过程，并提供一些优化视差图的功能和工具。例如，可以使用ScrollMagic、Skrollr等库来实现视差效果。
测试和优化：在开发完成后，进行测试和优化是非常重要的。通过性能测试工具（如PageSpeed Insights、WebPageTest）来评估页面加载速度和性能，并根据测试结果进行优化。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

图片压缩和优化：腾讯云图片处理（https://cloud.tencent.com/product/tci）
懒加载技术：腾讯云Web应用防火墙（https://cloud.tencent.com/product/waf）
CSS动画：腾讯云CSS动画（https://cloud.tencent.com/product/css-animation）
响应式设计：腾讯云移动应用开发平台（https://cloud.tencent.com/product/madp）
浏览器兼容性：腾讯云Web浏览器兼容性测试（https://cloud.tencent.com/product/bct）
库和框架：腾讯云前端开发框架（https://cloud.tencent.com/product/fef）

请注意，以上链接仅为示例，实际选择产品时应根据具体需求进行评估和选择。

相关搜索:matplotlib茎图的优化 OpenCV中运动摄像机的深度/视差图 opencv标准视差图不起作用优化大型图的子图-比单独优化子图更慢使用opencv计算深度视差图使用我的视差图在Meshlab上获取3D图如何创建自然滚动的水平视差？如何创建较短版本的视差？如何在视差中添加平滑的运动？如何实现这样的连续视差？

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利用视差图合成新视点

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，取每一个像素点处的视差值，然后计算新图像中像素点位置，然后赋值。前向映射，单点赋值代码如下。...反向映射先根据左视点视差图生成虚拟视点的视差图，然后反向映射得到每一个像素点在原图像中的浮点位置，利用线性插值获取最终颜色值。（虚拟视点位置视差图没有填充空洞版本），可见有很多裂纹。...} 98 cnt++; 99 } 100 writer.release(); 101 } 3.反向映射+空洞填充+双线性插值上面生成虚拟视点位置的视差图时没有填充空洞...如下：填充空洞后生的虚拟视点图如下，可见空洞裂纹得到有效消除：

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OpenGL OpenCV根据视差图重建三维信息

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搞事情，jquery插件收费源码 --- 基于swiper带视差切换效果的轮播图

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三维重建23-立体匹配19，端到端立体匹配深度学习网络之怎样估计立体匹配结果的置信度？

作为一个示意，下面这个视频是本人的视差图，以及对应的置信度图那么，如何才能估计立体匹配的视差图的置信度呢，怎么把置信度图整合到视差优化过程呢？本篇文章先给大家看几篇典型论文的方法，算是一个热身吧。...那么如何改进，使得可以做到一次推理输出完整的置信度图呢？...SGM的原理就是这样的，它在很多论文里面都得到了使用，并且取得了不错的效果。那么这里很关键的一个问题就在于如何设置两个惩罚参数P1和P2。现在我们看看作者是如何将置信度图和SGM结合起来的。...相反，作者将视差图的优化分成了三个子任务：检测原始视差图中的缺陷，得到误差图（也可以相反看做是预测置信度图）根据误差图，替换原始视差图中的错误像素的视差值对替换后的视差图进一步精细优化，得到最终优化后的视差图...3.3 结合置信度判别与循环网络下面这篇我要介绍的是[4] 作者指出，传统的算法利用左右一致性来检测出视差图中的缺陷，然后利用一系列人工设计的视差优化方法来改进视差图——这种方法的结果是不够好的，一方面结果不够好

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如何优化图系统

技术手段一：图系统并行计算的优化并行计算可以提高系统的吞吐量和响应时间，以下是一些常见的优化手段：并行计算框架：使用分布式计算框架如Apache Hadoop、Apache Spark等，将图计算任务划分为多个子任务...适用场景：适用于大规模图的计算，可显著提高计算速度和系统的吞吐量。算法优化：设计和实现高效的图算法，通过减少计算步骤、优化计算顺序、减少数据通信等方式，降低系统的计算复杂度和通信开销。...技术手段二：垂直扩展和水平扩展的优化垂直扩展和水平扩展是常用的扩展图系统性能的方式：垂直扩展：通过升级硬件设备（如增加内存、CPU核数等）来提升图系统的性能。...异常情况和错误处理在优化图系统时，需要考虑异常情况和错误处理以确保系统的稳定性和可靠性：异常情况处理：对于可能出现的异常情况（如节点故障、网络中断等），需要设计相应的异常处理机制，比如使用冗余计算节点、...总结优化图系统的性能需要综合考虑并行计算、垂直扩展和水平扩展等技术手段，并适时处理异常情况和错误，以确保系统的稳定性和可靠性。

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三维重建21-立体匹配17，端到端立体匹配深度学习网络之如何获得高分辨率的视差图Wang Hawk

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。...比如我们提到过的2018年Google发表的StereoNet[3]：作者在代价立方体的正则化后得到了初始视差图，然后经过一个所谓的级联优化的过程，得到最终的视差图。...级联优化的过程如下图所示这里我们看到，级联优化的输入是彩色图像和视差图，然后通过一系列基本的卷积网络层，最终得到了一个视差残差图，而原始视差图加上这个残差图就是最终优化后的视差图。...总结今天我们学习了“如何获得高分辨率的视差图”这个问题，我为你绘制了思维导图来总结，希望能为你带来启发。最后看看我们的路标: 五.

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三维重建14-立体匹配10，经典视差优化算法Fast Bilateral-Space Stereo

而有一类算法，比如说我今天将要介绍这种算法，特别强调视差图与原图目标边缘的贴合程度，从而比较适合产生渲染类应用所需要的视差图(深度图)。那么是什么样的算法能够从原理上保证这一点呢？它是如何做到的呢？...本文算法速度非常快那么，它是如何做到的呢？要回答这个问题，我们需要先回顾一下立体匹配的全局优化法的思想。二. 全局优化算法的思想在我的文章72....三维重建7-立体匹配3，立体匹配算法中的视差优化中，我曾经讲过，立体匹配的全局代价优化法的思想是希望寻找到每个像素的最优视差结果，使得全局的、整体的匹配代价最小，这一步被称为视差优化(Disparity...我们接着来看看Jon是如何一步步做到这种转换的。三. 视差图的平滑性与双边滤波现在重新想想我们的视差图需要满足什么样的特性：视差图总体上是平滑变化的，视差的突然变化只会在场景内物体的边缘处产生。...实验和讨论我已经在文章开头展示了作者演示的效果，我总体上的感觉是这种算法在当目标和背景的颜色不一致时，视差边缘很贴合目标的边缘，我将作者给出的视差图和原始彩色图叠到一起给你看看，很明显能看出来。

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70. 三维重建5-立体匹配1

：从所有的候选像素中挑选匹配代价最低的作为最终的同名点，这个策略被称为Winner Takes All (WTA)，所谓的赢者通吃那么，按照这种方法算出的视差图如何呢？...关于视差优化，我也会在后面专门的文章中再阐述细节。...总之，通过组合前面的步骤，我们就可以得到最终的视差图了。四. 总结和展望今天这一篇文章是我要写的关于立体匹配的文章的第1篇，主要是对Stefano Mattoccia教授的讲义的一个导读。...主要为你介绍了立体匹配的一些基本概念和步骤。在接下来的几篇文章中，我还是会继续导读这份讲义，主要展开讲解代价聚合、视差优化，以及视差后处理。...但Stefano教授提到的这些本质性的挑战和优化思想，依然在指引着后来的研究者。我在之后也会介绍今年CVPR中我们的一篇文章，看看我们是如何把传统视觉方法和深度学习方法结合起来，用到匹配中的。

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78. 三维重建12-立体匹配9，经典算法PatchMatchStereo

前言我在77. 三维重建12-立体匹配8，经典算法ADCensus中画了一个学习路线图：那么，今天咱们就进入经典视差优化算法的学习。...我以前说过，立体匹配是一个让计算机做连连看游戏的过程——给定R图上一点，我们在T图的同一行上搜索和R图点匹配的同名点。...让我们看看，经过一次空间传播和平面优化后，效果如何吧。从下图你可以明显看到，当做了平面优化后，整个视差图好了很多，特别是地面已经变平了：细节对比：如果经过3次迭代呢？...让我们来比较下加入这个步骤的效果：放大图，我们看到加入视角传播后摩托车把手更加有细节了： 2.2.3 视差后处理正如一开始的流程图所示，视差优化后就进入到了视差后处理的部分首先，还是经典的左右一致性检测...现在看看我们的进度，如下图所示。你可以看到视差优化这部分我们只完成了一半，这是因为我在下一篇文章中还会介绍一种更震撼的优化算法，是什么呢？

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三维重建24-立体匹配20，端到端立体匹配深度学习网络之置信度计算的几种思路

我们看到了传统算法中的多种置信度的计算判据，也看到了深度学习时代我们学习置信度图的典型方案，另外我们还看到基于置信度如何优化得到更好的视差图的方案，以及把置信度的预测，与视差的生成，整合到同一个网络流程中...这种处理方法的好处是，置信度图的预测网络可以作为一个独立的部分存在，即与视差匹配网络独立。那么，它的泛化性如何呢？...作者也考虑了这个问题，于是他们利用在KITTI 2012上训练或优化的一些立体匹配算法得到的视差图进行了训练，在Middleburry 2014数据集上进行了交叉验证。...它们要么是直接通过原始视差图来计算，要么在原始视差图上附加别的信息（例如参考图像）来计算，但无论如何，都仅仅使用了局部的信息，也仅仅使用了感受野很小的卷积核。...可以看到，参考图像+视差图、全局网络的输出、局部网络的输出，这三路信息通过一些网络层进一步提取特征，然后整合到一起，最后输出优化后的置信度图。由于整合了多种信息，这样得到的置信度图当然更好。

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80. 三维重建15-立体匹配11，经典算法Fast Bilateral Solver

我们先看看这里说的化腐朽为神奇是什么意思吧：下面我展示了一对双目相机拍摄的原始图像，已经过了立体校正：一对做过立体校正后的双目图像而下面左图是OpenCV的SGBM算法得到的视差图，右边则是通过我今天要介绍的算法处理后的视差图...看了它们后，我想你应该对什么叫做”化腐朽为神奇“有了深刻印象了吧。左：SGBM算法结果右：今日介绍的算法结果那么如此神奇的效果，是如何做到的呢？我在上一篇文章79....，然后再通过最优化一个全局代价函数来优化这个初始的视差图，最终得到一个更好的结果： FBS思想在作者论文中开篇就用下面这幅图来说明了这个思想：利用FBS优化视差图我一开始给大家呈现的关于猫猫的视差图...（下面右图)，就是用FBS处理了SGBM算法的结果(左图)后得到的，这也是我最喜欢的FBS的用法：左：SGBM算法结果右：FBS优化左图的结果 FBS的优秀之处在于它不仅仅可以用于优化初始的视差图...FBS试图优化的全局代价函数刚才给过的这张图，清晰的展示了上面公式的4张图。左上图为目标图像t，是由一个立体匹配算法得到的初始视差图。而右上图是输出图x，是经过FBS优化得到的结果。

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72. 三维重建7-立体匹配3

作者提出，只要合理的利用这两种操作中的任何一种，就可以实现对初始视差图的优化，而优化的过程则是用图割算法(Graph Cut)来完成的。比如，当采用 expansion算法时，整体算法流程如下。...两位作者在原本的能量函数中引入了新的一项，其中Eocc是将某个像素设置为遮挡像素所带来的代价：优化此能量函数的关键是构建图的过程，我简单把expansion算法的图列在下面，此时看个大概即可，我在之后有机会会详细阐述这两篇论文...利用局部一致性优化视差上面讲的都是想办法利用全局信息来对能量函数进行优化的方案。这一小节提到的则是一种通过添加局部一致性约束得到更好结果的思想。我在71....总体思想是这样，我们现在看看如何把它应用到视差优化这个过程中 4.1 将局部一致性作为立体匹配算法的后处理操作还是Stefano教授自己的文章，这里主要是将LC作为局部一致性的后处理步骤。...总结视差计算和优化的方法很多，今天我们顺着Stefano教授的讲义看到了如下这些类别的算法：同时利用二维信息的经典算法：图割、置信度传播、合作优化在1D方向进行匹配的算法，包括基于动态规划的算法，

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基于单目图像无监督学习的深度图生成

注意：s代表双线性采样，其实主要用于增强生成的视差图，因为视差图经常会出现一些噪声点甚至是空洞，因此很有必要通过双线性插值来增强生成的视差图。...这个其实是左右视差图的差异损失，从左图像恢复出的视差图和从右图像恢复出的视差图理论上应该是一样的，但是会有一些微小的差异，这里也是做了一个监督，使左右视差图生成的视差近似相同，也是为了后面直接从左相机图像生成左右视差图做了一个监督...通过这三个分支的训练，左相机图像已经知道如何去生成左右视差图了，在生成的左右视差图的基础上，可以进行最终深度图的回归。 ?...04 最终深度图的计算如下面的黄色加重文字所示，前面根据左右视差图处理后（最简单的就是左右视差图相加求和，和除以2，如果左右视差图对应位置的值相差太大，则该位置处的视差有问题），会得到最终的优化视差图...05 如何采集数据？对数据有什么要求？

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基于MAP-MRF的视差估计

最后使用和积置信度传播算法，改写MAP-MRF框架下的视差能量函数，并优化求解立体像对中以左视图为基准的视差图。 1.立体像对视差估计原理 ? ? 图1 立体视觉模型[5] ?...对于求解建立在图像上的无向有环图模型，还有两个难点，第一个是如何确立能量函数的具体形式，第二个求解式10)是一个NP问题，该如何求解。...图4 基于MAP-MRF视差计算结果对比：上面一行为左右视图，左下为“赢者通吃”策略视差图，右下为由MRF计算的视差图从图4，通过MRF建模后，利用BP算法得到的视差图的平滑度要优于无邻域视差约束的初始深度图...图5 立体像对视差计算结果对比其他数据集视差结果(图5)可以看到，在BP算法优化后，经典的立体像对可以得到较为准确的视差结果。...图6 遮挡影响下的视差残缺 5.总结本文主要利用MAP-MRF框架，以左像为参考，估计立体像对的视差图。

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73. 三维重建8-立体匹配4

比如，原始的亚像素插值是这样的：作者将所有视差值乘以8，就变成这样了：如果原来的视差值为d，那么上图中如何在不适用浮点数操作的情况下得到(2)中的Δ呢？...作者构建下面这样的不等式，并在整数空间计算使得下面式子满足的最小的Δ值。二. 图像滤波技术视差图也是图像，因此也可以采用图像的滤波技术来优化，此时一般不会对视差图作出其它的约束。...双向匹配(左右一致性检查) 双向匹配是一种高效的检测匹配错误的方法，最早出现在1993年的一篇文章中这个方法需要用左图像和右图像分别作为参考图像，计算一次视差图。这样会得到两个视差图。...这个技术在我上一篇文章72. 三维重建7-立体匹配3中提到的合作优化算法(Cooperation Optimization)中用到。...事实上，在后面的探索中，人们逐渐发现一些强大的视差后处理算法可以有化腐朽为神奇的力量，能够把非常粗糙的初始视差图变得非常精准，我在之后会为你介绍一下这样的算法。七.

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77. 三维重建12-立体匹配8，经典算法ADCensus

三维重建6-立体匹配2，立体匹配中的代价聚合中，我提到了代价聚合的假设：空间上接近的像素，其视差值也是接近的，于是代价值也是接近的像素值接近的像素，其视差值也是接近的，于是代价值也是接近的左右两张图的相邻像素...然后再进行2次交替的聚合。最终四次的代价整合到一起，成为最后聚合后的代价值。那么，如何得到上面所说的p点的四个臂呢？这似乎是得到支持窗的关键。...总之，通过这一步代价聚合后，我们能够得到更加平滑的视差图，如下图所示： 3.3 扫描线优化在文章72. 三维重建7-立体匹配3，立体匹配算法中的视差优化中，我们看到了一种扫描线优化的方法。...ADCensus也采用了这种方法，通过聚合后的代价优化得到视差图。在这篇文章中我已经详细阐述了方法，这里只说说不同之处。在原始的扫描线优化方法中，一共是8个方向。...三维重建8-立体匹配4，利用视差后处理完善结果中提到的亚像素增强，将整数型的视差值插值为了浮点数型的视差值然后，对最后的视差图做了1个3x3的中值滤波，去除微小的噪声，这就得到了最终的视差图：我把整个过程做成一个视频

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74. 三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集

于是人们就创造了各种各样的算法来解决这些问题。我们不禁要问一个问题：我们如何公平的比较这些算法的优劣呢？这就是我在这篇文章中想要阐述的内容。让我们先从评价方法的直觉理解开始，然后进入到科学的部分。...我想你也已经想到，要想量化错误，就需要有标准的视差图作为参考，只需要比较算法的结果和标准视差图，并计算不一样的像素的比例，就可以进行评价了。...三维重建8-立体匹配4中我介绍了如何获取到遮挡区域，一般可以利用左右一致性检测得到。只不过这里记住是利用参考图像和理想视差值进行计算得到遮挡区域的。 3....注意看论文中的示意图。这里用到的是一种叫做格雷码的图案(Gray-Code)，是一种黑白条纹图案。为了理解作者是如何获取高精度视差图的，我们需要先理解下结构光三维重建的原理。...这种不一致的像素也会被标记为黑色像素。很显然，这样的视差图是不足以作为理想的视差图的。我们理想中的视差图，需要绝大多数像素都有准确的视差值，那么该如何做呢？

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基于单目图像无监督学习的深度图生成

注意：s代表双线性采样，其实主要用于增强生成的视差图，因为视差图经常会出现一些噪声点甚至是空洞，因此很有必要通过双线性插值来增强生成的视差图。...这个其实是左右视差图的差异损失，从左图像恢复出的视差图和从右图像恢复出的视差图理论上应该是一样的，但是会有一些微小的差异，这里也是做了一个监督，使左右视差图生成的视差近似相同，也是为了后面直接从左相机图像生成左右视差图做了一个监督...通过这三个分支的训练，左相机图像已经知道如何去生成左右视差图了，在生成的左右视差图的基础上，可以进行最终深度图的回归。 ?...最终深度图的计算如下面的黄色加重文字所示，前面根据左右视差图处理后（最简单的就是左右视差图相加求和，和除以2，如果左右视差图对应位置的值相差太大，则该位置处的视差有问题），会得到最终的优化视差图，左右相机距离...如何采集数据？对数据有什么要求？

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87. 三维重建22-立体匹配18，端到端立体匹配深度学习网络之怎样进行实时立体匹配？

三维重建21-立体匹配17，端到端立体匹配深度学习网络之如何获得高分辨率的视差图我们讲了端到端深度学习网络中获取高分辨率视差图的各种方法，我们看到这里面有自底向上和自顶向下两大类算法，而我个人最喜欢的还是自顶向下的方法...Google 在 2018 年发布的 StereoNet[3] 就是这一策略的一个典型代表，我们之前也多次提到这个算法：在StereoNet中，作者通过首先构造一个低分辨率的视差图，随后逐级优化它，有效地加速了整个算法的运行过程...StereoNet的细化网络通过一个3x3卷积层优化双线性上采样的视差图，增强了32通道的特征的精细度。...三维重建21-立体匹配17，端到端立体匹配深度学习网络之如何获得高分辨率视差图中也提到过。...在之后的文章中，我还会为大家介绍更多的优化立体匹配算法的思想。有一些方法能得到的效果和运行速度，真是让人叹为观止！现在来看看我们的进度：下面是目前已经讲过的基于深度学习的立体匹配的内容：四.

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