【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab 图像匹配和深度图计算程序 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

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。

视频深度图——CS179项目 使用 Python 和 CUDA 生成实时视频深度图。 运行说明： 在项目根目录下； python scripts/run_disparity.py NOTE: stereo-video has to be located in $PROJECTROOT/videos/ subdirectory video must also be a juxtapose stereo video pair 依赖项： 可 Pip 的依赖项在requirements.txt中列出。 然而，这个项目也依赖于 OpenCV。 使用 Python3.4，我们选择使用 OpenCV 3.0.0-rc1，在 Ubuntu 15.04 (x64) 上从源代码编译。 安装脚本 opencv.sh 位于misc/ 。 脚本来自 注意：我们建议使用

使用联合边引导卷积神经网络的深度图上采样进行虚拟视图合成

MSG-Net（多尺度指导网络） 多尺度制导网络 该存储库（ ）是MSG-Net的正式版本，适用于我们在ECCV16中进行的。 它带有四个训练有素的网络（x2，x4，x8和x16），一个带Kong的RGBD训练集和三个带Kong的RGBD测试集（A，B和C）。 据我们所知，MSG-Net是FIRST卷积神经网络，它尝试在多尺度引导下从相应的高分辨率RGB图像上对深度图像进行升采样。 还提供了MS-Net的另一个（无多尺度指导）。 有关更多详细信息，请访问。 许可和引文 该软件和相关的文档文件（以下简称“软件”），以及包括但不限于附图的研究论文（深度多尺度制导的深度图超分辨率）以及表格（以下简称“纸张”）均已提供给学术界仅用于研究目的，无任何担保。 任何商业用途都必须征得我的同意。 在您的工作中使用软件或论文的任何部分时，请引用以下论文 @InProceedings{hui16

正在开发中 这是tf Keras中实现的megadepth使用的Hourglass模型的python3版本。 python3 inference_mega_tensorflow.py 输入 输出 我们的输出

通过将深度图和灰度图，合成彩图，颜色表示深度，灰度显示原本的图案。详情介绍链接：https://blog.csdn.net/baidu_41749280/article/details/122508228

# CNN 深度图人脸_边框回归 ------------------------------------------------------- # 第1步： 制作数据集， data_x ， 354*100*100*1， data_y ， 354*4 # tricks: 深度图数值归一化[0,1]，边框值归一化[0,1]，resize(100, 100) # 第2步： 训练CNN，边框回归, IOU损失 # 第3步： 预测数据集 _ bounding-box # 第4步： 保存模型h5，图片提取特征 depth_feature，CNN回归坐标 box_regression

用于CaDDN代码调试运行，只有300张深度图数据

基于边缘检测的3D-HEVC深度图运动估计算法