该训练集为北京交通大学、商汤科技、香港中文大学开源的大型活体检测数据集，填补了目前开源数据集数量少和多样性不足的缺点，很适合作为该领域的训练、测试的数据集
2021-09-23 09:08:59
61B
1
双目标定测定距离流程
获取左右相机内外参数
相机内参：(1/dx, 1/dy, Cx, Cy, f)表征了相机的内部结构参数
dx和dy是相机单个感光单元芯片的长度和宽度，是一个物理参数，Cx,Cy分别代表相机感光芯片的中心点在x和y方向可能存在的偏移，f代表相机的焦距
**相机外参：**相机的旋转矩阵R和平移向量t
立体标定
对左右两幅图像进行立体校准和对齐（确定两个相机的相对位置关系，即中心距）
获取视差图，获取点云数据
四面体抛分
将点云数据抛分为一个个四面体，通过所有四面体体积之和得到物体的体积
2021-09-20 20:36:28
11KB
1
我再操作的过程是这样做的：（1）下载好对应版本的软件（2）单独配置好每一个环境，（下面opencv的实现过程会教你如何以一次实现永久配置PCL配置好以后）用实例去实现一下；（3）再把他们创建的环境模块导入新建好的项目中，同时添加好Kinect的相关配置，导入代码，运行得到结果。具体情况可以参考我的博客：https://blog.csdn.net/weixin_43012220/article/details/101205780
2021-09-20 19:50:12
56.82MB
1
mesh2关键点
命令行模式（）util模式（声明一个类并将输出存储到实例变量中）
相对于输入摄像机视图，将SMPL和MANO网格划分为3D关键点，深度图和人体轮廓。
mesh2keypoint.py --mesh [网格目录或文件的路径] --regressor [mano或smpl回归器] --camera [摄像机视图文件的路径] --write_contour [写入轮廓的路径] --write_depthmap [写入深度的路径贴图] --write_keypoint [写入关键点的路径] --write_all [写入轮廓，深度图和关键点的路径]
2021-09-05 17:15:24
10KB
1