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保持视差不变，但改变滚动上的图像？

保持视差不变，但改变滚动上的图像是指在网页或应用中，通过调整背景图像或元素的滚动速度，以保持视差效果的稳定性，同时改变滚动时图像或元素的显示内容。

视差效果是一种通过在不同层次上移动背景图像或元素，以创建深度和动态感的视觉效果。在保持视差不变的情况下改变滚动上的图像，可以通过以下几种方式实现：

CSS背景图像滚动：使用CSS的background-attachment属性，将背景图像设置为fixed，使其在滚动时保持固定位置，从而实现保持视差不变的效果。
JavaScript滚动事件监听：通过JavaScript监听滚动事件，根据滚动的位置和速度，动态改变图像或元素的显示内容，从而实现滚动上的图像变化。
前端框架和库：许多流行的前端框架和库，如React、Vue.js和Angular等，提供了丰富的组件和插件，可以轻松实现保持视差不变、同时改变滚动上的图像的效果。

这种技术在网页设计、应用开发和游戏开发中广泛应用，可以为用户带来更加丰富和吸引人的视觉体验。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的技术和工具来实现保持视差不变、改变滚动上的图像的效果。

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相关搜索:"React已检测到钩子顺序的变化“，但顺序似乎保持不变。使用CSS在悬停时放大图像，但保持图像大小不变。我让它工作了，但它只显示了图像的一角减去变化了一列但保持其他列不变的行创建一个带有增量的for循环，但其他变量保持不变删除捕获的图像后，应用程序大小仍保持不变删除无效的子节点，但保持其内容不变..？删除视图(和子视图)的自动布局约束，但保持框架位置不变在哪里上传图像，以便Glide的URL保持不变增加弹性列的高度，但保持宽度不变如何在保持原始材质不变的情况下改变物体的颜色

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如何使用3D立体视觉检查焊接线？

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来聊聊双目视觉的基础知识（视察深度、标定、立体匹配）

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关于双目立体视觉的三大基本算法及发展现状的总结

双目立体视觉基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的左右两幅图像，然后根据三角测量原理计算空间点在二维图像的位置偏差，最后再利用位置偏差进行三维重建来获取被测物体的三维几何信息（本文不对双目立体视觉的数学原理进行详细介绍...可以看出SAD算法虽然运行较快，但效果较差。...sobel算子对源图像进行处理，并将经sobel算子处理后的图像映射为新图像，并得到图像的梯度信息用于后续的计算代价。...由上述在不同SADWindowsize大小设置（其他参数保持不变）的效果图对比下我们可得知如下结论： SADWindowsize过小时，视差图的噪声较多；随着SADWindowsize的增大，视图越平滑...，但当SADWindowsize过大时，视差图中的空洞现象会增加；故在选择SADWindowsize的大小时，应选取合适的大小（建议选择SADWindowsize=9）。

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ECCV18：谷歌普林斯顿提出首个端到端立体双目系统深度学习方案

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关于双目立体视觉的三大基本算法及发展现状的总结

双目立体视觉基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的左右两幅图像，然后根据三角测量原理计算空间点在二维图像的位置偏差，最后再利用位置偏差进行三维重建来获取被测物体的三维几何信息（本文不对双目立体视觉的数学原理进行详细介绍...，但效果较差。...其能量函数如下： D--disparity map(视差图) p、q—图像中的某个像素 Np—像素点Pd 相邻像素点（一般认为是8连通） C（P,Dp）--当前像素点的disparity为Dp时，该像素点的...①预处理：使用sobel算子对源图像进行处理，并将经sobel算子处理后的图像映射为新图像，并得到图像的梯度信息用于后续的计算代价。...SADWindowsize大小设置（其他参数保持不变）的效果图对比下我们可得知如下结论： SADWindowsize过小时，视差图的噪声较多；随着SADWindowsize的增大，视图越平滑，但当SADWindowsize

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DCF：立体视觉的视差计算系统

首发地址：DCF：立体视觉的视差计算系统视差图是立体视觉系统的重要组成部分，因为它们会对两个或多个图像的位移进行编码。...视差计算旨在测量相机之间像素的位移[8]。移动较少的像素具有较小的视差值。另一方面，当可以在非相邻位置处观察到像素移动时，出现较大的视差值。该测量是根据一个或多个目标图像与参考图像的坐标来计算的。...第三是视差计算/优化步骤，其计算参考图像和目标图像之间的像素的位移。最后，第四步是视差细化步骤，对视差图进行调整以校正计算误差。评估像素之间的相似性对于计算机视觉系统来说是一项具有挑战性的任务。...有许多视差计算算法，特别是用于成本聚合（the cost aggregation）步骤的方法[14，15，16]。一些工作讨论了聚合窗口大小的不变方法，如积分图像[17]和框滤波[18，19]。...尽管每种方法都有其特殊性，但一些常见元素有助于编码、重用和比较不同的深度估计方案。这项工作提出了视差计算框架（DCF），旨在实现不同视差计算方案的共存。

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DCF：立体视觉的视差计算系统

视差计算旨在测量相机之间像素的位移[8]。移动较少的像素具有较小的视差值。另一方面，当可以在非相邻位置处观察到像素移动时，出现较大的视差值。该测量是根据一个或多个目标图像与参考图像的坐标来计算的。...第三是视差计算/优化步骤，其计算参考图像和目标图像之间的像素的位移。最后，第四步是视差细化步骤，对视差图进行调整以校正计算误差。评估像素之间的相似性对于计算机视觉系统来说是一项具有挑战性的任务。...有许多视差计算算法，特别是用于成本聚合（the cost aggregation）步骤的方法[14，15，16]。一些工作讨论了聚合窗口大小的不变方法，如积分图像[17]和框滤波[18，19]。...尽管每种方法都有其特殊性，但一些常见元素有助于编码、重用和比较不同的深度估计方案。这项工作提出了视差计算框架（DCF），旨在实现不同视差计算方案的共存。...DCF可以提出与比较不同的视差计算方法、估计和预测的视差之间的误差分析、每种算法的执行时间、过滤输入图像、构建视差图以及细化视差计算相关的研究问题。

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三维重建27-立体匹配23，如何让模型适应新类型的图像

作者给出的总体的损失函数是: 其中, CL 就是所谓的Confidence-Weighted Loss, 而S则是Smoothness Loss, 它是为了保持视差图的平滑性而设计的。...这表明在这些高置信度点上，视差估计值非常可靠，尽管数量较少，但这些点可以有效地用于无监督学习过程中的“替代”真值数据。图 3 展示了 KITTI 2015 数据集中一个样本的情况。...绿色部分表示超过阈值的点，蓝色部分表示这些点与可用的 ground-truth 点的交集。通过这些图像可以看到，随着阈值 τ 的增加，参与训练的点的数量逐渐减少，但这些点在图像中的分布更加均匀。...即使值非常高，错误率也能保持在较低水平，说明置信度高的视差估计更可靠，并且有助于提高模型在新环境中的泛化能力。...最关键的改进是损失函数的变化，新的损失函数变为了这样: 这里面我们可以看到，作者除了在文献3的损失函数基础上，加入了一个新的损失函数 Lr，这个损失函数是一个重构损失，用来保持输入图像和输出图像的一致性

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双目测距原理

从这个图我们就可以明显看出只要我们的深度不变，那么我们的AB+CD也就不会改变，可以看出，深度和单独的AB与CD没有直接关系，而只与两者的和有关。 AB+CD 与同一距离的视差是想等的。...双目检测原理：通过对两幅图像视差的计算，直接对前方景物（图像所拍摄到的范围）进行距离测量，而无需判断前方出现的是什么类型的障碍物。...其中，右侧相机成像中人在树的左侧，左侧相机成像中人在树的右侧，这是因为双目的角度不一样。再通过对比两幅图像就可以知道人眼观察树的时候视差小，而观察人时视差大。因为树的距离远，人的距离近。...经过图像矫正后，左图中的像素点只需要沿着水平的极线方向搜索对应点就可以了。从下图中我们可以看到三个点对应的视差（红色双箭头线段）是不同的，越远的物体视差越小，越近的物体视差越大。...双目测距的优点与难点从上面的介绍看出，双目系统优势：（1）成本比单目系统要高，但尚处于可接受范围内，并且与激光雷达等方案相比成本较低；（2）没有识别率的限制，因为从原理上无需先进行识别再进行测算，而是对所有障碍物直接进行测量

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SGM-Nets：第一个将SGM与深度学习结合的网络

SGM利用SGM-Net所估计的惩罚参数P1和P2进行视差估计。SGM-Net在每一个代价聚集方向上利用图像块与对应位置进行迭代训练。...路径代价的计算无需地面真值，故而可较为容易地使用真实环境下获取的数据集，如KITTI。但路径代价没有考虑到中间路径，如图二中红色虚线路径为真实的路径，但其代价与橙色路径的代价一致。...平坦区域的不变。...2.5 SGM-Net 网络架构如图六所示，网络的输入为5*5大小的灰度图像块以及其归一化的位置，网络含有两个卷积层，每个卷积层分别含有16个3 * 3大小的滤波器，且每个卷积层后带着一个ReLU层，...截至2016年的10月18日，该方法名列K12和K15的榜首，如今随着深度学习在立体匹配领域的深入，该方法虽然已经在榜上占不住一席之地，但文章思想仍值得借鉴与学习。

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谷歌 Pixel 4 人像模式拍照算法揭秘

该模式通过模糊背景来突出照片中被聚焦的主体。在此过程中，至关重要的一个环节是了解被拍摄物体距摄像头的距离（即深度），并以此分辨需要保持清晰和模糊处理的物体。...这些画面虽然来自一个单镜头摄像头，但其成像效果和同时在主镜头光圈两侧放置一对虚拟摄像头的效果相当。在这两个画面间切换时，您会发现被摄主体保持在同一位置，而背景似乎在垂直移动。 ?...如下图所示，DP 画面间的视差几不可见，而双摄像头画面间的视差就十分明显。 ? 左图：DP 画面，右图：双摄像头画面，DP 画面在背景中只有微小的垂直视差，而双摄像头画面则有更明显的水平视差。...虽然明显的水平方向视差更容易估算出背景中的景深，但人物右侧的部分像素仅在主摄像头画面中清晰可见，因此很难估算这片区域的景深即使使用双摄像头，DP 收集到的信息也很有用。...此问题的解决方案是先对由 HDR+ 生成的、合并后的原始图像作模糊处理，然后再进行色调映射。这样一来，背景虚化的光斑更加明亮，效果也更加明显，同时前景和背景的画面饱和度也能保持一致。

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87. 三维重建22-立体匹配18，端到端立体匹配深度学习网络之怎样进行实时立体匹配？

，它与传统的金字塔图像处理算法非常类似，并且在获取到初始视差图后可以根据需要附加特定的信息，来逐层的提升视差图的准确性，这一点又和联合双边滤波、引导滤波这一类的传统算法在精神上高度吻合。...这种细化过程是通过一种边缘感知的上采样网络来完成的，该网络能够保持边缘的清晰度，同时提升视差图的精细度。...这个细化网络使用双线性上采样的视差图和调整大小的颜色图像作为输入，这样能够减少上采样过程中的伪影。...尽管在不同的细化层级上时间分配不均，但整体上该方法能够在720p的图像上实现实时处理。...同时，通过最大后验分布方法，能够在保持效率的同时获得满意的匹配密度近似，这对于实时处理系统来说至关重要。通过这种思想，就能够快速地计算出整个视差图或者光流图。

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三维重建24-立体匹配20，端到端立体匹配深度学习网络之置信度计算的几种思路

特征相关度 fc: 这一项通过计算左右图像特征图(cconvla 和 cconv1b)之间的相关度来衡量它在整个视差范围内测量两个特征图的对应程度，正确的视差值会产生较大的相关度值重建误差re: 这一项是通过计算左图的多尺度融合特征与根据初步视差...Seki等人[2]提出了一个基于补丁的置信度预测（PBCP）网络，它需要两个视差图，一个从左图像估计，另一个从右图像估计。PBCP使用一个双通道网络。...其更具体的过程如下图所示：虽然作者是在patch上对网络进行的训练，但只要在训练往常后，将全连接层替换为1x1的卷积层，进行网络的重参数化，那么就很容易在全图上进行推理，加速推理的过程。...当然，作者提出，不仅仅可以对最后一层做这样的改变，网络的所有层都可以改变，以考虑到每一层的输出的不确定性，这个就稍微复杂一些了，你可以参考原文进行理解。...它们要么是直接通过原始视差图来计算，要么在原始视差图上附加别的信息（例如参考图像）来计算，但无论如何，都仅仅使用了局部的信息，也仅仅使用了感受野很小的卷积核。

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三维重建14-立体匹配10，经典视差优化算法Fast Bilateral-Space Stereo

这样视差的大变化只会在场景内视差边缘处产生，一般也和图像内物体边缘高度相关。很显然，这个全局代价的优化是非常困难和复杂的问题。...而由于边缘两边的亮度值差异很大，因此越过边缘的像素的滤波权重很小，这就是双边滤波能够保持边缘的秘诀。...双边滤波的图示如下：双边滤波有这种优异的性质，但其计算量却非常大，这也促使了人们想了各种各样的办法来快速计算双边滤波。...我们看看下面这个3x3的小图像（我们假设其中存储的就是对应像素的视差） 3x3的小图像按照上面的公式很容易计算得到其双边滤波矩阵如下权重矩阵A示意利用这个矩阵，可以把任何我们认为相邻的像素的视差值加权平均到一起...算法的自然衍生，但里面的数学知识和优化方法都有了很多扩展，得到的效果也很不错。

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