来源：https://blog.csdn.net/dulingwen/article/details/104128503
http://www-scf.usc.edu/~choyingw/works/GAIS-Net/WSAD/CVPRW_CameraReady.pdf
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。
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。
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。
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。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/30-javascript-animation-libraries-for-2022-db33a472e02d
这是有关渲染的系列教程的第20部分。上一部分介绍了GPU实例化。在这一部分中，我们将添加到目前为止尚不支持的标准着色器的最后一部分，即视差贴图。
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视差动画，制作非常简单，并且可以用在PPT当中，视觉效果瞬间爆炸，2D也能获得3D的体验
Ken Burns 特效，是一种通过虚拟摄像机扫描和缩放使静止图片动态化的特效。添加视差是创建 3D Ken Burns 的重要因素，带来了很多不可思议的画面。手动创建此类特效很费时间，并且需要足够的图片编辑技巧。
到目前为止，我已经通过4篇文章带你理解了传统立体匹配的基本原理和解决各种问题的经典思路。如果你还有疑惑，可以先回顾下面这4篇文章：
维基百科地址：https://en.wikipedia.org/wiki/Parallax_scrolling 视察滚动是计算机图形学以及网页设计中的技术。原理就是在二维场景中创建一个深度错觉，背景图像跟随摄影机移动的速度比前景图像要慢。该技术起源于20世纪30年代在传统动画中使用的多平面成像技术。视差滚动得益于在街机游戏 Moon Patrol 和 Jungle Hunt 中的推广。两款游戏都是在1982年发行。有一些视察滚动技术在1981年发行的街机游戏 Jump Bug 中已经使用。 方法 在街机系统
3D立体成像技术通常用于焊线（bonding wire）检查，但存在许多挑战。其中挑战之一是难以使用块匹配算法来解决对应问题，因为某些焊线可能具有无纹理的水平结构。对于这样的对象，对应搜索可能失败或执行低效，因为算法的图像内容对于水平方向上的多个块是相同的。
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。
2023年会声会影带来了六大新功能，其中包含了瞩目的标题与转场的更新，另外也进行了多项功能的增强，包括GIF创作器、开始结束标记的功能增强等。大家是不是已经按耐不住，想赶紧解锁新功能？事不宜迟，现在就让我们一起来看看会声会影2023对比2022的变化，包括功能对比。
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，
本文介绍了如何在iOS设备上使用Depth Data来获取更准确的深度信息，以及如何使用该信息来改善照片的焦点和景深效果。同时，文章还介绍了在拍摄时如何调整相机设置以获得更好的深度效果。
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213，
不知道大家有没有印象，小时候很多书籍封面或者小卡片都是用“光栅立体卡”做的，以光学的原理把不同的图案印刷在特殊材料上，从不同的角度可以看到不同的画面，将平面转换成了3D效果。
选自arXiv 作者：Dongdong Chen等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 近年来，在自然图像上再现名画风格的风格转换技术成为内容创作的热门话题。例如，最近的电影「至爱梵高」是第一部完全由训练有素的艺术家制作的动画电影。然而，目前还没有将风格转换应用于立体图像或视频的技术。现有的风格迁移方法会使左右视图不一致的风格化纹理，研究者通过解决该问题，突破了立体风格迁移的一大瓶颈。 立体 3D 正在成为一种大众消费媒体，例如 3D 电影、电视以及游戏。现在，随着头戴式 3D 显示器（
网站首页作为客户进入网站的第一眼，可以做到客户对网站印象、网站实力产生良好印象的一个重要点，目前首页可以达到网站优化目标页80%以上，这就意味，每当有陌生访客进入网站的时候，百分之八十的几率访问的是网站首页，第一印象起到的作用十分重要，可以大大吸引客户，所以建设网站时设计一个可圈可点的首页是非常重要的，那么，网站首页设计如何做才能吸引客户眼球呢？
本文参考于：https://blog.csdn.net/weixin_55412152/article/details/131355172
在我的上一篇文章83. 三维重建18-立体匹配14，端到端立体匹配深度学习网络之特征计算中，我为你介绍了基于深度学习的立体匹配算法的最新思想：端到端的立体匹配网络。具体来说我提到这类网络有两类形式：
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。
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。
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。
在本节中，我们将了解任何游戏中的基本元素：相机。在大多数标志性的平台游戏中，如Mario，Metroid，Super Meat boy，相机的良好实现使整个游戏体验更加完美。
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。
到目前为止，我的双目立体匹配系列文章已经完成了接近经典视差优化算法的介绍，让我们观察一下现在的进度：
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
UE5宣传片发布之后，沸腾的不只是技术行业，很多其他行业的人都表示，朋友圈也都被刷屏，一脸懵逼。Nanite宣称可以渲染160亿的三角面，这些对你们行外人来说当然看不懂，我们行内人也是看的一脸懵逼。
人像模式是 Pixel 系列手机中相机的一个功能，任何人均能通过此功能拍摄出专业的浅景深图像。人像模式最初发布于 Pixel 2，并在 Pixel 3 上得以改进，改进方法是使用机器学习来估算相机全像素双核自动对焦 (dual-pixel auto-focus) 系统的深度。该模式通过模糊背景来突出照片中被聚焦的主体。在此过程中，至关重要的一个环节是了解被拍摄物体距摄像头的距离（即深度），并以此分辨需要保持清晰和模糊处理的物体。
标题：IDA-3D: Instance-Depth-Aware 3D Object Detection from Stereo Vision for Autonomous Driving
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。
到目前为止，我已经介绍了很多立体匹配技术，它利用两幅图像的视差来重建三维场景。我们可以把立体匹配技术用在很多领域，像我所讲的将它应用在手机上进行大光圈的虚化渲染，它还可以用在三维目标检测、自动驾驶、虚拟现实等很多领域。
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。
在我的上一篇文章84. 三维重建19-立体匹配15，端到端立体匹配深度学习网络之代价体的计算和正则化中，我们学习到了端到端立体匹配网络的代价体计算及正则化的过程，我看到了3D和4D两类代价立方体、以及混合使用两者的方案。正如下图所示，
文章：Dive Deeper into Rectifying Homography for Stereo Camera Online Self-Calibration
url : https://medium.com/@omar.ps16/stereo-3d-reconstruction-with-opencv-using-an-iphone-camera-part-iii-95460d3eddf0
image-20230720145639107css3中的坐标系，rotateX就是绕着x轴旋转，rotateY就是绕着Y轴旋转，rotateZ就是绕着z轴旋转（也就是xy平面的旋转）。 perspective属性用来设置视点，在css3的模型中，视点是在Z轴所在方向上的。 translateX,translateY表现出在屏幕中的上下左右移动，transformZ 的直观表现形式就是大小变化， 实质是 XY平面相对于视点的远近变化（说远近就一定会说到离什么参照物远或近，在这里参照物就是perspective属性）。 比如设置了 perspective 为 200px; 那么 transformZ 的值越接近 200，就是离的越近，看上去也就越大，超过200就看不到了， 因为相当于跑到后脑勺去了，你不可能看到自己的后脑勺。 （200-transformZ的值）就是视点和xy平面的距离（初始是屏幕的位置，此时transformZ的值为0）。
在上一篇文章69. 三维重建4-立体校正(Recitification)中，我们看到通过立体校正算法，可以把双摄图像对校正到标准形态，使得两幅图像的对极线水平对齐，就好像是我们创造了两个内参相同的虚拟相机，它们指向同一个方向进行拍摄原来的场景，得到两幅新的图像。
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/
在上一篇文章72. 三维重建7-立体匹配3中，我为你介绍了几种用能量函数最小化得到视差图的方法，以及基于局部一致性约束的视差处理方法。这些方法都在标准测试数据集上得到了不错的成绩。然而，即便是其中最优秀的方案，得到的结果依然包括一些错误，我们需要一些方法能够纠正这些错误，或至少要标识这些错误像素。与此同时，到目前为止我们看到的方法都是认为视差值是基于离散的像素的整数型的，这显然是很粗糙的，尤其是对三维测量准确度很敏感的应用，整数型的视差值显然无法满足要求，我们需要方法能够得到浮点数型的视差值。
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