深度图像转点云测试数据

深度分段 该软件包提供深度图像的几何分割以及语义实例分割的接口，其中RGB图像的语义实例分割的输出与几何实例分割相结合。 对于后一种情况，我们还为每个几何段分配了一个语义标签。 TODO添加图片 如果您对全局分割图感兴趣，还请查看 。 安装 在终端中，定义已安装的ROS版本和要使用的catkin工作区的名称： export ROS_VERSION=kinetic # (Ubuntu 16.04: kinetic, Ubuntu 18.04: melodic) export CATKIN_WS= ~ /catkin_ws 如果您还没有工作区，请创建一个新的工作区： mkdir -p $CATKIN_WS /src && cd $CATKIN_WS catkin init catkin config --extend /opt/ros/ $ROS_VERSION --merge-dev

单目重建用于SLAM学习。加入深度图像

基于压缩感知的自适应深度图像编码

提取各数据集中的10张图片，作为实验数据，共有50张图片

针对Kinect镜头采集的深度图像一般有噪声和黑洞现象，直接应用于人体动作跟踪和识别等系统中效果差的问题，提出一种基于联合双边滤波器的深度图像滤波算法。算法利用联合双边滤波原理，将Kinect镜头同一时刻采集的深度图像和彩色图像作为输入，首先，用高斯核函数计算出深度图像的空问距离权值和RGB彩色图像的灰度权值；然后，将这两个权值相乘得到联合滤波权值，并利用快速高斯变换替换高斯核函数，设计出联合双边滤波器；最后，用此滤波器的滤波结果与噪声图像进行卷积运算实现Kinect深度图像滤波。实验结果表明，所提算法应

基于深度图像的猪体尺检测系统

多视角深度图融合方法综述多视角深度图融合方法综述多视角深度图融合方法综述多视角深度图融合方法综述

单光子探测器具有高灵敏度和快速响应的特性，但在目标特性未知的情况下，无法直接确定每个像素点所需要的采样积分时间。因此，由于目标表面结构特性和反射率差异，探测器的距离估计值会出现采样不足或是采样饱和的现象。提出一种基于光子计数的自适应快速深度成像方法。该方法利用噪声光子和信号光子的飞行时间的不同特性，改进传统的基于最大似然估计算法的成像模型，自适应决定每个像素点的采样积分时间，并估计其最佳深度信息。实验结果表明，即使在低信噪比条件下，相比于固定采样积分时间成像方法，此算法仍能够更快、更准确重构出目标的深度图像。

针对基于视觉的手势识别技术对环境背景要求较高的问题，提出了一种利用深度信息进行手势提取和识别的研究方案。采用Kinect深度摄像头，通过中值滤波以及深度信息与邻域特点来分割手部区域并用Canny算子提取出手势轮廓，再以深度图像的凸缺陷指尖来完成对指尖的检测，从而实现对数字手势1到5的手势识别。该方法可快速有效地对指尖进行检测，鲁棒性和稳定性都比其他方法更好。实验结果表明，该手势识别方案的平均识别率达到92％，证明了该方法的可行性。