3D重建
使用OpenCV 3.4.4和python 3.4进行立体声重建
此存储库在两个文件夹中包含2个脚本。
第一个名为“ Calibration”的文件夹包含名为calibrate.py的脚本。
该脚本的用法是：
$ python calibrate.py
该脚本反复读取文件夹Calibration_images中包含的图片，并计算用于拍摄这些图片的相机的固有参数。
这些参数以numpy数组的形式保存在camera_params文件夹中。
第二个名为“ Reconstruction”的文件夹包含名为disparity.py的脚本。
该脚本从文件夹“ reconstruct_this”中打开一对图像，并生成一个点云（.ply文件）。
该脚本的用法是：
$ python disparity.py
可以在以下位置找到有关代码及其预期用途的深入说明： :
2021-06-06 09:57:50
94.07MB
1
InStereo2K：用于室内场景立体匹配的大型真实数据集
概述
InStereo2K [1]包含2050对具有高精度视差图的图像（用于训练的2000个图像，用于测试的50个图像）。 我们希望它可以改善深度立体声匹配网络的泛化性能。
包伟，王伟，徐玉华，郭玉兰，洪思宇，张小虎。 InStereo2K：用于室内场景立体匹配的大型真实数据集。 中国科学信息科学。 2020年。
资料格式
为了保持亚像素精度，原始浮动视差图被放大了100倍并进行了四舍五入，最后以16位PNG格式存储。 因此，在使用数据集时，将视差值除以100以得到正确的比例。
无效视差设置为零。 在训练过程中，无效像素应被踢出。 如果使用调整大小来增强视差范围内的数据集，我们建议使用最近的插值法。
视差图样本
评估
下图是使用我们的数据集对iResNet [2]进行微调的结果，bad2.0错误为18.5。 使用数据集微调
2021-06-04 10:15:50
11MB
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-StereoCV光学跟踪-使用openFrameworks和openCV-处理USB摄像头-校准stereoCV-处理和跟踪多个IR-Blob-将跟踪的Blob转换为realWorldValues-漂亮的GUI
2021-05-10 13:03:21
54KB
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基于FFmpeg，实现 8k 16bit 立体声 转码 16k 16bit 单声道。
2021-04-26 11:05:01
7KB
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BT321F蓝牙模块是一款支持蓝牙发射U盘、TF卡、spiflash、AUX音源的4合一的单芯片
2021-04-20 20:34:48
13.77MB
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