1、深度相机的分辨率目前还比较低,一般都是VGA(640 x 480)以下。而现在普通的RGB相机分辨率都已经到千万像素级以上了,是深度相机分辨率的几十倍甚至上百倍。因此需要将低分辨的深度图变成和RGB相机一致的高分辨率,这种“从无到有”的分辨率提升需要利用彩色图中物体的纹理、边界等内容信息,这个过程要想保持细节是比较...
深度相机畸变有两种,第一种是与RGB相机相同的畸变,如上面介绍的畸变一样,矫正的是二维平面的畸变,矫正方法可以使用棋盘格,为了清楚观察检测到棋盘格角点,使用深度相机采集的红外激光图像,红外激光图与深度图是相匹配的,例如微软的kinectv2相机采集的红外图与深度图。第二种畸变是深度畸变,如果使用深度相机在一个平面上...
本发明涉及了基于新型RGB-Depth摄像头的三维可视监控系统.采用RGB-Depth摄像头,利用静态三维模型重建及动态人员复原方法,重现了监控场所的三维场景信息,用户可以在任意视角下观看高度仿真的三维虚拟场景.该三维场景中不仅包括静态三维模型,还包括活动人员等的动态三维模型.其组成部分包括:RGB-Depth摄像头等数据获取设备,...
输入:RGB图,Depth图,camera参数(包括内参和外参),RGB图像分割模型(pytorch) 输出:箱体的长宽高,彩色图像上的8个顶点坐标。 算法基本过程:由深度图转为点云拟合平面得到箱体平面的mask图像,根据camera参数将其转为彩色图上的坐标,结合彩色图像通过网络推断得出箱体平面的真正mask,提取mask图像的边缘,进行直线拟合得到四...
RGB-Depth Processing编辑 Detailed Description Function Documentation Candidate() cv::linemod::QuantizedPyramid::Candidate::Candidate(intx, inty, intlabel, floatscore ) inline #include <opencv2/rgbd/linemod.hpp> Feature() cv::linemod::Feature::Feature(intx, ...
深度相机的畸变矫正更为复杂，分为二维平面畸变，类似RGB相机，利用红外激光图像与深度图匹配矫正；以及深度畸变，即深度图在采集平面时出现的不均匀值。矫正方法以中心像素为基准，通过计算与标准值的差值来补偿。此法要求相机与标定平面的距离准确匹配。在理想坐标与畸变后的坐标之间，矫正过程就是求解这些...
6.1 F-PointNet使用2D RGB图像 原因是 当时基于纯3D点云数据的3D目标检测对小目标检测效果不佳。所以F-PointNet先基于2D RGB做2D的目标检测来定位目标,再基于2d目标检测结果用其对应的点云数据视锥进行bbox回归的方法来实现3D目标检测。 使用纯3D的点云数据,计算量也会特别大,效率也是这个方法的优点之一。
1:在MMFNet中作者提出了几种传统的融合方法,(a)将RGB和Depth首先concat然后经过卷积最后生成特征图。(b)将RGB和Depth分别进行卷积,然后再add融合。(c)将RGB和Depth先进行卷积,经过transformation,再经过反卷积,融合起来。(d)RGB和Depth分别卷积,将depth融合再分别经过卷积,最后经过反卷积。这些经典的方法仍然有参考意...
本文将Kinect v2 + WPF来得到Kinect所获取的RGB(1920×1080)及Depth(512×424)图像 第一步:Kinect v2开发环境(仅限于本文) Visual Studio 2017 下载Kinect for Windows SDK 2.0并安装 第二步:创建工程 打开Visual Studio 2017, 创建一个WPF工程,名字随意(本文中例子为KinectTest) ...
Existing RGB-depth semantic segmentation methods primarily rely on symmetric two-stream Convolutional Neural Networks (CNNs) to extract RGB and spatial features separately. However, these architectures have limitations in incorporating spatial features and efficiently fusing RGB and depth information. In thi...