双目立体视觉的数学原理
demi 在 周五, 07/10/2020 - 15:55 提交
双目立体视觉是基于视差原理,由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在机器视觉系统中,双目视觉一般由双摄像机从不同角度同时获取周围景物的两幅数字图像,或有由单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像,并基于视差原理即可恢复出物体三维几何信息,重建周围景物的三维形状与位置。
双目立体视觉是基于视差原理,由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在机器视觉系统中,双目视觉一般由双摄像机从不同角度同时获取周围景物的两幅数字图像,或有由单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像,并基于视差原理即可恢复出物体三维几何信息,重建周围景物的三维形状与位置。
计算机视觉的任务很多,有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等,那它们的区别是什么呢?
相比于动态批处理来说,静态批处理适用于任何大小的几何模型。它的实现原理是,只在运行开始阶段,把需要进行静态批处理的模型合并到一个新的网格结构中,这意味着这些模型不可以在运行时刻被移动。但由于它只需要进行一次合并操作,因此比动态批处理更加高效。
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首先要考虑的是应用程序所需的颜色精度和差异程度。在某些应用中,机器视觉相机必须区分检测到的颜色和目标值之间的距离。在这一领域,高精度机器视觉用户需要比能够接受较低精度和差异化水平的用户更先进的相机。
常见的六大聚类算法:K-Means(K均值)聚类;均值漂移聚类;基于密度的聚类方法(DBSCAN);用高斯混合模型(GMM)的最大期望(EM)聚类;凝聚层次聚类;图团体检测(Graph Community Detection)。
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