使用OpenCV2.2（c++版）中的两种算法：SURF特征点匹配和双目视觉块匹配算法，计算对应点；Delaunay三角剖分；然后计算3D坐标；最后用OpenGL进行3D纹理贴图。
可以用来演示OpenCV2.2中c++函数的使用和OpenGL的简单使用
提供了很多实例图像
2021-10-15 19:44:12
7.44MB
1
研究生学位论文,内容非常详细，叙述十分清晰，具有很高的参考价值。非常值得学习，适合相关领域知识的学习和巩固，基于可见光和红外热像仪的双目视觉目标检测与定位
2021-10-15 08:46:28
7.53MB
1
代码可以实现双目视觉标定和立体匹配、视差计算、深度图生成等功能，并配有标定图片。可以用于理解双目视觉的操作过程和前期思路整理。
2021-10-10 16:12:44
10.54MB
1
文章名称：3-D Point Cloud Generation from Rigid and Flexible Stereo Vision Systems
文章（英文）详细讲解了双目视觉的一些基本原理，已经如何使用两个普通的网络摄像头来实现双目视觉，以及如何根据两个摄像头来计算物体深度信息。
代码为文章中附带的代码
仅供参考学习
2021-09-27 10:45:18
4.52MB
1
随着各类无人技术的发展，对于障碍物检测技术的需求也日益提高。为实现快速精确的障碍物探测识别，文中基于双目立体视觉原理，利用张正友标定法对双目相机完成标定，获取内外参数，并对相机拍摄的图像进行去噪、去除亮度差及锐化处理，最终通过图像匹配得到目标场景的深度信息。根据应用需求对K-means聚类算法作出改进，以实现目标场景内障碍物的分割识别。实验结果表明，所设计的障碍物识别系统能够较好地实现障碍物的深度信息获取及分割识别，为后续避障工作提供了有效信息。
2021-09-20 10:45:54
1.65MB
1
vs2015+opencv2.4.10实现的双目立体视觉三维重建c++代码。SGBM立体匹配
2021-09-15 19:39:32
37.1MB
1
semi-global matching（缩写SGM）是一种用于计算双目视觉中disparity的半全局匹配算法。在OpenCV中的实现为semi-global block matching（SGBM）。
SGBM的思路是：
通过选取每个像素点的disparity，组成一个disparity map，设置一个和disparity map相关的全局能量函数，使这个能量函数最小化，以达到求解每个像素最优disparity的目的。
2021-09-09 20:10:28
68KB
1