今天是3月12号，来学习一下视差滚动。 严格来讲，它其实是一种网页效果，而不是一个前端组件，顶多是一个插件。 插件，一般是用来实现网页上的一个或多个功能。...视差（量），视差角度; 它是一种比较优雅酷炫的页面展示的方式， 今天咱们研究下视差滚动的原理和实现方式。 视差的原理， 视差就是从有一定距离的两个点上观察同一个目标所产生的方向差异。...--这不就是勾股定理嘛 指网页滚动过程中，多层次的元素进行不同程度的移动，视觉上形成立体运动效果的网页展示技术。 从上面几个例子可以看出，视差比较适合从上到下，形成故事性感觉。...不少是利用故事情节或者逻辑方式层层推进式，将视差滚动串联起来。这一点我个人觉得很适合我们的游戏产品，现在游戏中不少是讲求剧情的。 //========== 简单的视差效果，一般可以用css来实现。...//============== js视差效果的插件 接下来讲了下，我是如何阅读源码的 Parallax-Scrolling-master.js //代码量有限，很可能只是为了实现某个具体网站的代码，，
当然在实践中，这种假设是不靠谱的——很多时候方形支持窗内有视差完全不同的像素。...我们用普通的支持窗（图中红色线段）时，很显然窗内的像素都不在同一个视差上。...我们来看看，采用传统的“正面朝向相机”的支持窗，及采用斜面支持窗时，效果的区别，很明显在这种场景下斜面支持窗获得了更好的效果。 那么，该如何在匹配过程中对计算每个像素所在的平面呢？...我们需要做的就是在所有可能的平面中搜索，直到确定平面参数，一旦确定了平面参数，就可以利用图中视差和平面参数关系，求出所关心的点p的视差值。 这个过程，用论文上的公式，可以写作下式。...可以明显看出在右视图的视差图上出现了很多错误，即便是填充也没有挽救回来。而左视图虽然看起来还不错，但也出现了横向的拉丝效应。 所以作者最终又采用了一个加权中值滤波来消除水平的条纹。下面是最终的结果。
图割算法由于其全局优化的特性能够获取效果良好的稠密视差图，但是对于处理高分辨率图像其运算量过大，为了降低运算量，一般思路都是采用分割后的图像缩小网络图的规模从而降低计算量。...然而由于采用自动化非交互的彩色图像分割方法会把相同视差的区域分开或隐去了图像的部分细节信息，导致分割误差，而消除误差需要引入其他方法，如通过引入初试视差估计等方法，但这些方法增加了立体匹配算法的整体复杂度...并在S到I1中每个属于左视图分割模版(图(1))中标记为前景的像素点之间添加一个边，在T到集合 ? 即立方体网络上与OXY平面相对的另一个面上的节点，添加到汇点的边。...基于自动化非交互的分割方法可能会把相同视差的区域分开或者隐去了图像的部分细节信息，这就造成了误差，而消除误差需要引入其他方法，如通过引入局部匹配算法为分割模版提供初试视差估计等方法，但这些方法提升了立体匹配算法的整体复杂度...在图1中，点表示源点，点表示汇点，视差边对应于能量函数式（1）中的第一项，平滑边对应于能量函数第二项。求解式（1）的能量函数的最小值可以等价为求解图的最小割问题，获得全局最优的视差图。
行框的排列会受到中间空白（回车空格）等的影响，因为空格也属于字符,这些空白也会被应用样式，占据空间，所以会有间隔，把字符大小设为0，就没有空格了 为什么要初始化CSS样式 因为浏览器的兼容问题，不同浏览器对有些标签的默认值是不同的...0，从而使这个元素“消失”在页面中 rgba() 和 opacity 的透明效果有什么不同？...双飞翼布局：对圣杯布局（使用相对定位，对以后布局有局限性）的改进，消除相对定位布局 原理：主体元素上设置左右边距，预留两翼位置。左右两栏使用浮动和负边距归位，消除相对定位。...视差滚动是指多层背景以不同的速度移动，形成立体的运动效果，具有非常出色的视觉体验 一般把网页解剖为：背景层、内容层和悬浮层。...在 CSS 中伪类一直用 : 表示，如 :hover, :active 等 伪元素在CSS1中已存在，当时语法是用 : 表示，如 :before 和 :after 后来在CSS3中修订，伪元素用 ::
如图 1 左所示，两个相机拍摄同一场景生成的图像会存在差异，这种差异叫「视差」。视差不能通过平移消除，一个物体离相机越近，视差偏移就越大，反之则越小。 人的左右眼就如同图中的左右相机。...在双眼分别获取对应图像后，通过大脑合成处理这种差异，从而获取真实世界的 3D 感知，视差与相机焦距和轴间距间的关系如通过图 1 右所示： ?...，即使两个非常相似的电影场景，在不同的两部电影中也会有不同的景深分布，表现在模型训练中即为不同的视差值。...3D 效果测评由于拍摄条件不同会导致 3D 效果不同，所以在 2D 转 3D 效果测评中，研究者用大量人力对预测的视差图和成片在 VR 中的 3D 效果进行综合性的评测。视差图估计如图 4： ?...此外，模型效果的评测也是难点之一。评价 3D 效果的呈现好与坏，很多时候是一个主观问题。在模型多次迭代的过程中，模型转制后影片收到效果评价并不统一，所以很难去衡量模型迭代该朝着哪个方向走。
在双目视觉系统中，除了对每个相机进行标定外，还需要知道相机间的相互关系以及相机与待测物体的坐标关系，这一过程叫做系统的标定。 从图像上的物体到三维空间上的物体的映射过程实际上是坐标系的变换。...要消除镜头畸变，就是要同时消除径向畸变和切向畸变，所以要知道以下 5 个畸变参数的值 ? 这 5 个参数可以在相机标定的过程中得到。...对于待匹配图像，在原图像中至多对应一个点。一幅图像上的每个点只能与另一幅 图像上的唯一一个点一一对应，这样图像上的点至多有一个视差值。 (4) 左右一致性约束。...2、半全局立体匹配算法 半全局匹配算法是一种实用的计算视差图的匹配算法，其较好的中和了局部匹配和全局匹配的优缺点，在保持视差图效果相差不大的前提下，极大地提高了算法的效率，实现了更好的精度和效率的权衡，...该矩阵存储了所有的匹配代价值，可以有效减少重复的计算， 提高计算效率。匹配代价计算的方法有很多，如灰度绝对值差，灰度绝对值差之和，归一化系数， 互信息和 Census 变换等。
3.3.1 代价聚合(Cost Aggregation) 局部聚合思路是通过对代价立方体中同一视差的代价进行某种程度的聚合，来减少或消除错误代价的影响，这一步就是所谓的代价聚合(Cost Aggregation...我会在下一篇文章中为你导读讲义中提到的各种各样的局部代价聚合方法。总之，通过局部的代价聚合，有可能得到非常不错的效果，比如下图中所示的一个利用了局部一致性的方案，相比FW的效果得到了很大的提升。...但至少当时，全局法的效果确实比起很多局部法要好，我们看下面这些例子，就很清楚了： 3.4 视差后处理(Disparity Refinement) 前面介绍的步骤最终将输出一张视差图，然而正如你已经看到的...因此，还需要一个后处理的步骤，来消除其中的错误，得到更准确的视差图，这一步被Stefano教授称为Disparity Refinement。...一般来说，会采用某种二次的抛物线插值法，得到连续的视差值，计算量也比较低，结果也不错。 噪声和错误消除：有时候会简单采用图像滤波的技术来处理视差图，也能得到不错的结果。
在2D转3D技术研发的初期，他们的目的是做电影的自动2D-To-3D转制，扩充3D内容的资源数量。3D海报其实算是研发过程中的一个“副产品”，最近他们也在计划一些新的应用方向，如3D直播等。...图1 双目相机成像与视差原理 如图1左所示，两个相机拍摄同一场景生成的图像会存在差异，这种差异叫视差，其产于与真实的三维空间。视差不能通过平移消除，同时离相机近的物体视差偏移较大，反之越小。...AI模型生成的3D红蓝视差图（3D红蓝视差图是能够表现出静态视差的图，带上常见的红蓝眼镜即可看到有3D效果的画面） 现在看来，能有如此效果已经非常棒了。...软件和技术层面，2D转3D技术其实近年来也不乏有相关研究，但是更多的是在2D图片转成有3D立体感的图片（类似3D海报应用）上，而能够将影片转制成3D并且保留良好观影体验，甚至从效果上很难区分是原生3D还是...近几年三维视觉技术开始从实验室走向寻常百姓家，服务于人们的生活和娱乐，如扫地机器人移动中的避障、复原文化古迹的三维结构等，也创造了更多的3D技术应用场景。
当场景中有大面积的重复纹理、无纹理的部分时，小尺寸的支持窗消除代价噪声的能力不足，这种情况下可能出现很多候选像素点的代价值都一样，难以区分的情况。...2.2 基于像素颜色一致性假设的方案 这类方案最直接的想法是先把图像通过某种特征（例如亮度、颜色）进行预先分割，得到的结果中每一块的视差是平滑变化的....即便叠加到最基础的FW的结果上，效果提升也非常明显 LC可以叠加到很多其他的算法基础上，并且取得了很不错的成绩。实际上，局部一致性的思想影响深远。...这些案例基本上遵循下面的假设： 空间上接近的像素，其视差值也是接近的，于是代价值也是接近的 像素值接近的像素，其视差值也是接近的，于是代价值也是接近的 左右两张图的相邻像素，在关键信息上具有局部相似性...然而，局部代价聚合方案毕竟少利用了图像的全局信息，所以最终得到的效果都还是有缺陷的。在下一篇文章中，我为你介绍全局视差优化的思想，看看这条路上的几种经典算法。 四.
引言 视差滚动（Parallax Scrolling）是指让多层背景以不同的速度移动，形成立体的运动效果。 其实，这项技术早在 2013 年就已经开始在一些国外的网站中得到了大量的应用。...本文主要是简单的介绍一下什么是视差滚动，实现方式以及如何在现有框架(vue/react)中使用视差滚动。 什么是视差滚动？ 视差效果， 最初是一个天文术语。...当然，你可以直接去这里查看:https://codepen.io/jack-cool/pen/zYxzOpb 这里解释下使用transform: translate3d来实现视差滚动的原理: 1、给容器设置上...（我们的眼睛），也是不一样的，这就达到了滚动视差的效果。...，下面让我们看下如何在现有框架(vue/react)中来应用滚动视差。
一幅图像上的每个基元只能与另一幅图像上的唯一一个基元相对应，这样图像中的每个匹配基元最多只能有一个视差值 2.2.4连续性约束 ?...在窗口选择方面，影响匹配效果的关键性因素是匹配窗口的大小，窗口过小就不能包含足够的亮度信息，使亮度变化与图像噪声的比值很小，使得误匹配率升高；窗口过大，则对视差边缘不能很好的体现，且计算量升高，同时匹配效果也有所降低...Roy[18]最早将图割算法应用于立体匹配，并通过实验表明，图割算法能有效克服其他全局优化算法的缺点（如动态规划算法等生成视差图产生的横向条纹瑕疵），避免了视差在临近极线处不连续的问题。...该方法虽然在物体分割与视差获取上效果良好，但是运算量大，对于物体和背景的内部区域缺少纹理的深度信息，并且物体间的区域没有准确的视差标注。...上述文献中基于图像分割的立体匹配方法，由于采用自动化非交互的彩色图像分割方法会把相同视差的区域分开或隐去了图像的部分细节信息，导致分割误差，而消除误差需要引入其他方法，如通过引入初试视差估计[20][21
这里的损失函数定义为数据项和正则化项之和，其中 上一篇文章对于这里的正则项没有深入探讨，实际上，根据本文所列的参考资料，在正则项中我们可以进行约束的信息有： 平滑性：一个邻域内的像素的视差的平滑性 一致性...这对于减少图像中的噪声和消除视差估计中的尖锐变化非常有效 估计的视差图的二阶导数的幅度 二阶梯度约束适用于进一步平滑视差图，使得视差值不仅在相邻像素间连续，而且在更大的区域内平滑过渡。...最小视差约束 在真实世界中，可能存在多个变换函数能够实现相似的变换损失，特别是在无纹理区域。无纹理区域的像素强度变化较小，导致变换函数在这些区域的效果差异不明显，难以区分优劣。...它最大化所有深度的和或最小化所有视差的和，例如在上面的文章[2]中，作者还加入了一项，其计算方法如下： 之所以有这样的假设，是因为在无纹理区域，通常认为这些区域是远处的平坦表面，如天空、墙壁等。...但最大深度启发和尺度不变的梯度损失则可以根据你自己的实验结果来判断，它们在你的数据集上不一定能够带来好的效果。 总之，希望这篇文章对你有帮助！
阴影投射器通道不需要视差吗？ 我们的视差效果会影响纹理。仅在使用反照率贴图的Alpha通道中的不透明度时，纹理才会影响阴影。很少与视差贴图结合使用。另外，阴影贴图中的视差效果也几乎不会引起注意。...（材质里带有视差属性） 1.3 调整纹理坐标 要应用视差效果，我们必须使表面的某些部分看起来在其他位置。这是通过在片段程序中调整纹理坐标来完成的。...这是通过从原始高度数据中减去½来完成的。 ? ? （视差贴图在合理的强度以及超过限度） 这会产生我们想要的视差效果，但仅在低强度下起作用。位移很快变得太大，撕裂了表面。...（细节UV不受影响） 标准着色器也可以简单地将UV偏移添加到细节UV中，该细节将存储在UV插值器的ZW组件中。我们也做同样的事情。 ? 细节可能有所变化，但是它们肯定还不匹配视差效果。...尽管如此，我们仍然可以看到视差效果可以看起来连续且平滑。但是，视差遮挡引起的轮廓总是被混淆。MSAA并没有消除它，因为它仅适用于几何图形的边缘，不适用于纹理效果。
当我们这样做时，我们告诉算法棋盘中的一个点(如：0,0,0)对应于图像中的一个像素(如: 545,343)。 ?...校准示例 为此，我们必须用摄像头拍摄棋盘的图像，比较一些图像和一些点之后，校准算法将通过最小化最小平方损失来确定摄像头的校准矩阵。 一般来说，校准是必要的，以消除畸变。...这两台摄像头在同一个 Y 轴和 Z 轴上对齐。基本上，唯一的区别就是它们的 X 值。 现在，看看下面的计划。 ? 双目立体设置 我们的目标是估计 O 点(表示图像中的任意像素)的 Z 值，即距离。...它甚至可以计算一个深度图或视差图 ? 为什么是“对极几何” ？ 为了计算视差，我们必须找到左侧图像中的每个像素，并将其与右侧图像中的每个像素匹配。...利用另一张图像和视差图，深度图可以告诉我们图像中每个像素的距离。
障碍物检测算法，如YOLO或RetinaNet提供了二维边界框，用边界框给出了障碍物在图像中的位置。 目前，大多数的目标检测算法都是基于单目RGB摄像机的，不能返回每个障碍物的距离。...畸变可以是径向的，也可以是切向的。畸变校正有助于消除图像失真。 图像的畸变校正 以下是摄像机标定返回的矩阵形式 f是焦距-（u₀,v₀) 是光学中心：这些是固有参数。...此时根据两个公式我们可以计算出正确的视差d=xL-xR和一个物体的正确XYZ位置。 视差和深度图 什么是视差？视差是指同一个三维点在两个不同的摄像机角度获得的图像中位置的差异。...以下是极线搜索的工作原理： （1） 取左图中这一行上的每个像素 （2） 在同一极线上比较左图像像素和右图像中的每个像素 （3） 选择cost最低的像素 （4） 计算视差d 构建伪激光雷达效果 现在，是时候把这些应用到一个真实的场景中...假设我们在左边的图像上运行这个算法，并且使用左边的深度图。 如下图在这个边界框中，我们可以取最近的点。
最后，我们展示了预测无效区域（如遮挡）的任务是如何在没有ground truth的情况下完成的，这对于减少模糊至关重要。...一个双线性上采样后的残差网络用来预测最终视差图。底部的Invalidation Network也被端到端地训练来预测置信度图。 ?...由于视差误差对深度的影响是可变的，一些简单的评估度量（如视差的平均误差）不能有效地反映估计深度的质量。而我们的方法首先标出深度估计的误差，然后计算视差中的相应误差。...我们的系统在距墙壁全部距离上的性能都明显优于其他方法，并且其误差不会随着深度增加而显着增加。我们系统对应的子像素视差精度为1/30像素，这是通过使用上述方程（也在图5中给出）拟合曲线而获得的。...我们设计了一个新的损耗函数来处理高频模式，照明效果和像素遮挡的情况，以解决自我监督设置中的主动立体声问题。
方法 本文首先提取一条感兴趣的区域(RoI)为每一个对象在左右图像的立体的RPN模块受[14],其目的是为了避免复杂的左派和右派之间的所有像素匹配图像和消除不利影响的背景对象检测。...这意味着视差误差对远目标深度估计的影响大于近目标深度估计的影响。这是导致3D对象检测效果不佳的关键因素。...为了使模型和损失函数更侧重于远处的目标，我们将成本量中的视差等级由均匀量化改变为非均匀量化，即目标距离越远，相邻两个视差等级之间的划分单元越小。这样，就可以更精确地估计一个遥远物体的深度。 ?...通过计算各视差上左右特征图的相关性得到的相关分数ri定义为: ? 2.5 3D Object Detection 我们设计了一个六平行的全连接网络，并以左右连接的RoI特征作为输入。...为了便于观察，我们还将检测结果显示在点云上。预测结果用黄色表示，地面真实值用蓝色表示。 ? 图 6不同视差量化策略的深度估计误差。 ? 图7 匹配成本调整权重的改进。 ? 相关资源 ?
几何在视觉模型中地位较高的原因在于几何定义了这个世界的结构，而且我们人类能理解这种结构（比如，从经典的教科书 http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/ 中学习）。...但是，几何在语义上有两大特性： 几何形态可以直接观察。人们直接用视觉观察这个世界的几何形态。在最基本的层面上，人们可以通过追踪帧与帧之间相应像素的关系来直接观察物体的运动状态和深度情况。...效果得到了显著提升。 ? 立体视觉深度预测 立体算法通常是指通过观察两幅校准图像对之间的差异来获得人造立体效应的过程。这就是所谓的视差，它在相应的像素位置与场景深度成反比。...因此，基本上可以将问题简化为一个匹配问题，即从左、右图像分别找到对象之间的对应关系，以此来计算深度。 最先进的立体算法还是以深度学习技术为主导，但也仅用于构建匹配特征。...众所周知，我们可以利用沿着单目视差线构成的cost volume来估计视差。该文的新颖之处在于如何用回归模型来对cost volume的几何形状建模。
表示支持点的集合，每一个支持点 ? 令 ? 表示观测点的集合，每一个观测点 ? 其中 ? 为特征向量。令 ? 和 ? 表示左右图像中对应像素点。不失一般性，将左图作为参考图。在给定视差 ?...2.孔洞插值 在对立体匹配的过程中，有多种情况会使得视差图中某点的像素被置为无效值，如纹理不足、左右一致性检验等。对于这些点处的视差往往需要通过插值给予其一个合理的视差值。...3.中值滤波与自适应中值滤波 中值滤波可以消除视差图中的孤立噪点，而自适应中值滤波类似于双边滤波，在平滑去噪的同时，还能较好的保留视差图的边缘。...获取支撑点的过程实际上就是传统的不包含代价聚合的局部立体匹配算法，这一步骤耗时较短，所以ELAS算法的运行时间下限不会比最快的局部匹配算法更少。 先验概率和似然概率的建模似乎还有可以改造的空间。...虽然在公开数据集中ELAS匹配都能够取得很好的效果。
例如 Star Force ，NES上的一个俯视垂直滚动射击游戏，它的星空背景使用了视差滚动。...Amiga 电脑上的 Risky Woods使用多路复用的sprites，这是为了创建全屏的视差背景图层以取代系统的双场模式。...3.重复模式/动画方法 为了实现视差效果，由个性砖块构成的滚动显示层可以浮动在重复背景图层的上面以产生个性砖块位图的动画。彩色循环技术可以在整个屏幕上快速创建砖块动画。...软件效果使另外的层（硬件）产生了错觉。很多游戏将这一技术用在滚动的星空背景上。但有时也要实现更复杂以及多方位的效果，比如 Sensible Software 开发的游戏 Parallax。...如果每条扫描线都有自己的图层，就会产生 Pole Position 的效果，就是在2D系统中创建一个伪3D的道路（或者 NBA Jam 游戏中的伪3D球场）。
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