在做立体匹配求深度图的时候遇到这个问题，用惯了matlab的rgb2gray，倒是不熟悉python的实现，在网上找到了相关方案，记下来已作备用RGB到灰度图转换公式： Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B 自定义转换函数：1 import numpy as np2 3 ...
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2015-11-06 22:18:16
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《Segment-Tree based Cost Aggregation for Stereo Matching》是稠密立体匹配的好算法，其基于NLCA进行区域分割方向的改进，理论很新颖，虽然效果差强人意。。。...
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2015-08-27 21:19:21
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前段时间在做三维测量方面的研究，需要得到物体表面三维数据，sift算法是立体匹配中的经典算法，下面是对RobHess的SIFT源代码的注释。部分内容参考网上，在这里向各位大神表示感谢！
/*头文件*/
#ifndef SIFT_H
#define SIFT_H
#include "cxcore.h"
/******************************** Structures...
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2015-06-24 12:58:10
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最近一直在做stereo matching方向的研究，仔细研读了包括局部算法，全局算法，以及半全局算法三个方面的算法文献，对该方向有了比较清晰的了解，这次分享一下我对杨庆雄的经典文献《A Non-Local Cost Aggregation Method for Stereo Matching》（简称NL算法）的一些理解。...
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2015-04-14 14:37:31
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基线的本意是指立体视觉系统中两摄像机光心之间的距离。依据拍摄两幅图 像的视点位置关系可将对应点匹配问题分为宽基线(Wide Baseline)和窄基线匹配(Short Baseline)。宽基线一词用于匹配时，泛指两幅图像有明显不同的情况下的匹配。产生这种情况的原因有可能为摄像机之间的位置相差很大....
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2015-03-12 09:44:34
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怀着很纠结的心情来总结这篇论文，这主要是因为作者提虽然供了源代码，但是我并没有仔细去深究他的code,只是把他的算法加进了自己的项目。希望以后有时间能把MST这一结构自己编程实现！！ 论文题目是基于非局部代价聚类(non-local cost aggregation)的立体匹配，从题目上看这篇论文....
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2015-03-11 21:29:44
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OpenCv中实现了三种立体匹配算法：BM算法SGBM算法GC算法参考：http://blog.csdn.net/wqvbjhc/article/details/6260844首先介绍：SGBM算法，作为一种全局匹配算法，立体匹配的效果明显好于局部匹配算法，但是同时复杂度上也要远远大于局部匹配算法。...
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2015-02-02 12:22:31
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Moravec在1981年提出了Moravec角点检测算子，并将它应用于立体匹配。它是一种基于灰度方差的角点检测方法。该算子计算图像中某个像素点沿着水平、垂直、对角线、反对角线四个方向的灰度方差，其中的最小值选为该像素点的角点响应值CRF(Corner Response Function)，再通过局部非极大值抑制来检测是否为角点。具体实现步骤如下：...
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2014-09-28 18:41:44
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本文介绍一种区域生长法进行图像分割的数据组织方式和实现方法，给出了核心代码，可用该方法实现立体匹配中的非法点检测。
区域生长法图像分割是直接根据像素的相似性和连通性来对图像进行聚类的算法。基本原理是，给出若干种子点，然后依次对这些种子点进行如下操作，直到种子点集合为空：判断种子点四邻域或八邻域的像素点是否和种子点相似（灰度相似或其他测度相似），如果相似则将该点加入种子点集合，否则不作处理。
该...
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2014-08-26 11:40:15
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