描述了摄像机标定的原理和标定的方法 三维重建的原理
2021-11-27 01:59:11 10.5MB 三维重建 图像处理
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该软件可以迅速实现三维重建,操作方便,简单容易,但精度有待提高
2021-11-27 01:58:20 1.38MB 三维图像
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总结了目前二维灰度图像的亚像素边缘检测算法,针对它们存在的原理误差、计算复杂、用时长及不能通用等问题,提出了一种新的亚像素边缘检测算法.分析了3种基本边缘(阶跃型边缘、脉冲型边缘、屋脊型边缘)的特点,利用一维质心算法对这3种边缘特征计算上的通用性及简易性进行了二维推广,得到了一种具有快速通用性的亚像素边缘检测算法.并在此基础上针对提高离散化过程中的精度问题,引入了高斯卷积平滑的预处理方法;引入了Sobel算法对图像像素进行了筛选,进一步提高了计算速度.通过实验验证了此算法的有效性,并分析了误差产生的原因.
2021-11-26 14:44:04 393KB 自动化技术
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基于MATLAB软件实现二维图像的分形维数的求取,A quantitative analysis of perimeter roughness is carried out to illustrate the degree of roughness of input images.
2021-11-10 15:59:22 579B 分形维数
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opencv读取图像,再转换成三维点云,基于灰度的部分计算各点的颜色,用openscenegraph渲染成三维点云。
2021-11-06 14:22:24 100KB osg 点云 opencv
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PointCloud到图像 一种将三维激光点云数据投影到序列化二维图像中的算法。 作者:古峰 介绍 在点云数据的中心或数据的收集轨迹上选择一个视点。 然后,该算法将3D点云数据投影到与以视点为中心的不同视角相对应的平面上。 然后使用三维激光点云的特征对图像进行染色。 该算法一共给出了六种染色方法,读者可以根据需要选择其中一种或多种。 六种染色方法是:RGB颜色,反射值,法向矢量的垂直分量,深度,方位角和空间邻域角(SNA)图像。可以更改生成的图片数量以及生成的图片的尺寸和分辨率。 1张序列化的深度图像 2张序列化的普通图像 3张序列化强度图像 4个序列化的方位角图像 5张序列化的空间邻里角图像 6个序列化的二进制空间邻域角度图像 7张序列化的RGB彩色图像 依存关系 程序依赖性:PCL1.8.0,OpenCV 3,OpenMP。 无论输入和输出如何,都需要4到5秒钟
2021-11-03 20:31:47 335.31MB project pointcloud serialized-images nsa-image
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单幅二维图像进行三维重建一直是计算机视觉领域的难题,因为每一图像点都有无限多个场景点与之对应。故从光学成像的角度分析,单幅二维图像三维重建问题好像不存在较为通用的解决方案。然而反思人类自身视觉经验,仅用一只眼睛观察单幅二维图像,同样能感觉到栩栩如生的三维世界。而且完成这一过程是不需要任何意识努力,好像是全部自动进行的。这些表明人类视觉系统能轻松解决这个问题。人眼与照相机的光学成像机制几乎完全相同,故模拟人类视觉系统,计算机对单幅二维图像进行三维重建又是完全有可能的,这正是本章研究工作的基本思路与逻辑起点。
2021-10-25 15:16:25 6.89MB 几何光学
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三维人脸建模是计算机视觉和计算机图形学领域中一个研究热点,笔者首先分析了三维人脸建模技术背景意义和研究现状;其次论证了各种三维人脸建模技术的优缺点;最后对三维人脸建模技术的应用领域进行了详细介绍并进一步展望了今后三维人脸建模方向。
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以下的例子,将32×32的二维矩阵,装换成1×1024的向量 def image2vector (filename): returnVect=zeros((1,1024)) f=open(filename) for i in range (32): lineStr =fr.readline() for j in range (32): returnVect[0,32*i*j]=int(lineStr[j]) return returnVect 以上这篇Numpy 将二维图像矩阵转换为一维向量的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开
2021-09-18 15:08:08 26KB mp 二维 方法
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用matlab实现的图像的OMP算法的处理以及分块思想的OMP仿真,内含bmp图像,亲测可用
2021-09-17 10:29:41 295KB 压缩感知 OMP matlab
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