首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

由左视图和视差图构造右视图

是指利用左视图和视差图来生成右视图的过程。这个过程通常用于计算机视觉中的立体视觉任务,旨在通过分析左视图和视差图的信息,推断出右视图的深度信息和像素值。

左视图是指从左眼位置拍摄的图像,而右视图是指从右眼位置拍摄的图像。视差图是指左视图和右视图之间像素之间的视差(即像素之间的水平位移)的图像表示。视差图中的每个像素值表示了对应像素在左视图和右视图之间的视差大小。

构造右视图的过程可以通过以下步骤实现:

  1. 特征提取:从左视图和右视图中提取特征点,例如角点、边缘等。
  2. 特征匹配:将左视图和右视图中的特征点进行匹配,找出对应的特征点对。
  3. 视差计算:根据特征点对的位置关系,计算出每个特征点对的视差值。
  4. 视差图生成:根据计算得到的视差值,生成视差图,其中每个像素值表示对应像素在左视图和右视图之间的视差大小。
  5. 右视图重建:利用左视图和视差图,通过插值和修复等技术,重建出右视图的像素值。

这个过程在计算机视觉中具有广泛的应用场景,例如三维重建、立体匹配、深度估计等。在云计算领域,可以利用云计算平台提供的高性能计算资源和分布式计算能力,加速视差计算和右视图重建的过程。

腾讯云提供了一系列与计算机视觉相关的产品和服务,例如腾讯云图像处理(Image Processing)服务、腾讯云人工智能(AI)服务等,可以用于支持视差计算和右视图重建的任务。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站的相关页面。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

真实场景的虚拟视点合成(View Synthsis)详解

上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程,现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成。虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像,能够获取更多视角下的图片,在VR中应用前景很大。   视差图可以转换为深度图,深度图也可以转换为视差图。视差图反映的是同一个三维空间点在左、右两个相机上成像的差异,而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离,所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便。 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚拟视

03
  • PatchMatchStereo中的深度/视差传播策略

    本文是PatchMatchStereo[1]第二篇拾遗,主要讲解PatchMatch的深度/视差传播策略,以及在其基础上,介绍几种基于PatchMatch的改进传播策略,分别是ETH的Gipuma[2]方法和华中科技大学的ACMM[3]。不同于SGM在极线纠正之后的影像上进行同名极线(核线)上搜索,PatchMatchStereo在整个视差空间内进行搜索,既保证全局搜索的准确性,又提升了算法的效率。但其本身的传播策略无法极尽GPU效能,以至于PMS的立体像对视差估计速度比较慢。直到Gipuma等方法提出新的传播策略后,才使得GPU加速和PatchMatch算法在多视图立体中应用成为可能,因此,本文主要介绍传统方法中的视差/深度传播策略,并简要介绍一个在传播方面的经典深度学习方法。

    04

    PatchMatchStereo中的深度/视差传播策略

    本文是PatchMatchStereo[1]第二篇拾遗,主要讲解PatchMatch的深度/视差传播策略,以及在其基础上,介绍几种基于PatchMatch的改进传播策略,分别是ETH的Gipuma[2]方法和华中科技大学的ACMM[3]。不同于SGM在极线纠正之后的影像上进行同名极线(核线)上搜索,PatchMatchStereo在整个视差空间内进行搜索,既保证全局搜索的准确性,又提升了算法的效率。但其本身的传播策略无法极尽GPU效能,以至于PMS的立体像对视差估计速度比较慢。直到Gipuma等方法提出新的传播策略后,才使得GPU加速和PatchMatch算法在多视图立体中应用成为可能,因此,本文主要介绍传统方法中的视差/深度传播策略,并简要介绍一个在传播方面的经典深度学习方法。

    03

    基于深度学习的单目深度估计综述

    深度估计是计算机视觉领域的一个基础性问题,其可以应用在机器人导航、增强现实、三维重建、自动驾驶等领域。而目前大部分深度估计都是基于二维RGB图像到RBG-D图像的转化估计,主要包括从图像明暗、不同视角、光度、纹理信息等获取场景深度形状的Shape from X方法,还有结合SFM(Structure from motion)和SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)等方式预测相机位姿的算法。其中虽然有很多设备可以直接获取深度,但是设备造价昂贵。也可以利用双目进行深度估计,但是由于双目图像需要利用立体匹配进行像素点对应和视差计算,所以计算复杂度也较高,尤其是对于低纹理场景的匹配效果不好。而单目深度估计则相对成本更低,更容易普及。

    02

    Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving

    提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方法。我们的方法,称为Stereo R-CNN,扩展了Faster R-CNN的立体输入,以同时检测和关联目标的左右图像。我们在立体区域建议网络(RPN)之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标维数,并结合二维左右框来计算粗略的三维目标边界框。然后,我们恢复准确的三维包围框,以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督,但是,优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明,我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。

    02

    83. 三维重建18-立体匹配14,端到端立体匹配深度学习网络之特征计算

    我在上两篇文章81. 三维重建16-立体匹配12,深度学习立体匹配之 MC-CNN和82. 三维重建17-立体匹配13,深度学习立体匹‍配的基本网络结构和变种中,给大家介绍了人们从传统立体匹配算法,初次进入深度学习的世界时,所构建的一系列基础的深度学习立体匹配算法。这些算法的共同之处都是从传统算法管线中吸取经验,将某一个或多个模块用深度学习方法来替代,比如很多算法把特征提取这一块用深度学习来取代,取得了不错的效果。但通常它们都并非是端到端的,有一些重要的模块还需要用传统算法来实现,例如得到代价立方体后需要进行代价立方体的正则化优化时,很多算法采用传统的MRF、或扫描线优化等方式来实现。由于这些算法脱胎自传统算法,所以如果你学过我之前讲过的传统立体匹配算法的流程,你会很容易理解它们。

    05
    领券