semi-global matching(缩写SGM)是一种用于计算双目视觉中disparity的半全局匹配算法.在OpenCV中的实现为semi-global block matching(SGBM). SGBM的思路是: 通过选取每个像素点的disparity,组成一个disparity map,设置一个和disparity map相关的全局能量函数,使这个能量函数最小化,以达到求解每个像素最优disparity的目的. 能量函数形式如下: D指disparity map.E(D)是该dis

视频分割在移动端的算法进展综述 语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签,视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签. 视频分割是一项广泛使用的技术,电影电视特效.短视频直播等可以用该技术将场景中的前景从背景中分离出来,通过修改或替换背景,可以将任务设置在现实不存在不存在或不易实现的场景.强化信息的冲击力.传统方式可通过视频图像的手工逐帧抠图方式(摄影在带绿幕的专业摄影棚环境摄制,后期特效完成背景移除切换图 1),比如<复仇者联盟><

笔记:Bridging the Gap Between Relevance Matching and Semantic Matching for Short Text Similarity Modeling 发表情况:EMNLP2019 发表作者:Jinfeng Rao FaceBook 模型提出:HCAN 摘要: 信息检索(IR)的核心问题是相关性匹配,即通过与用户查询的相关性来对文档进行排名.另一方面,可以将许多NLP问题(例如QA和PI)都可以视为语义匹配的变相问题,语义匹配用于测量两个短

在做SLAM时,希望用到深度图来辅助生成场景,所以要构建立体视觉,在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理. 立体标定 应用标定数据 转换成深度图 标定 在开始之前,需要准备的当然是两个摄相头,根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定,我是按平行来进行固定的(如果为了追求两个双目图像更高的生命度,也可以将其按一定钝角固定,这样做又限制了场景深度的扩展,根据实际需求选择) 由于摄像头目前是我们手动进行定位的,我们现在还不知道两张图像与世界坐标之间的耦合关系

因为噪声的存在, 检测出来的edge points有很多都是不相邻的. 所以边缘检测算法通常都有最后的连接步骤: 将属于同一edge的不相邻点连接起来(TODO, 是用一条路径将它们连通, 把路径中的点也作为边缘点吗?) Local Processing 最naive的做法就是检查每个已检测出边缘点的一个邻域, 将它与邻域内的相似点连接起来. 相似性的判断一般是用梯度强度与方向的差值表示: 当两个差值都小于各自指定的threshold时, 判定为相似. 但这种做法的算法复杂度很高: 正比于边缘点

CV界的明星人物们 来自:http://blog.csdn.net/necrazy/article/details/9380151,另外根据自己关注的地方,加了点东西. 今天在cvchina论坛上看到的一篇帖子,总结了当前CV界最火的一些人.列举的比较全面了.bfcat还想补充几个,加在后面了. CV人物1:Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley,导师是Jitendra Malik.其最有影响力的研究成果:图像分割.其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized c

        CV人物1:Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley,导师是Jitendra Malik.其最有影响力的研究成果:图像分割.其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized cuts and image segmentation”.这是图像分割领域内最经典的算法.主页:www.cis.upenn.edu/~jshi/ 和www.cs.cmu.edu/~jshi/ (补充:Jianbo Shi还有一个经典的工作就是KLT点跟踪算法,虽然KLT三个字母里面没

1. Using the new RegExp() constructor // constructor var re = new RegExp("\\\\", "gm"); 2. Using the regular expression literal // regular expression literal var re = /\\/gm;  when using the RegExp()constructor, you also need to escape

CV牛人牛事简介之一 [论坛按] 发帖人转载自:http://doctorimage.cn/2013/01/01/cv-intro-niubility/#6481970-qzone-1-83120-80417069b226f89a8531d1742d53942d ,原标题为“CV牛人牛事简介”.此列表并不全面,还有很多牛人没有给出,所以仅供参考,不代表本站观点.本站拟计划根据同行反馈进一步完善此列表,以后将推出“之二”.“之三”...系列. CV人物1:Jianbo Shi史建波毕业于UC Be

三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();   int SADWindowSize=15;    BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;   BMState->minDisparity = 0;   BMState->numb

2019年2月22日13:52:37 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29968267 这里有个tensorlfow代码的阅读博客: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29664269 跑的是这个版本: https://github.com/ClubAI/MonoDepth-PyTorch 对比了下 tf 和 pt 版本的代码,比较简单,就不分析了. 输入的图片先resize到 256x512 大小 model部分生成了4个不同尺度的视差图: p

Using OpenCV Java with Eclipse http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/java_eclipse/java_eclipse.html Since version 2.4.4 OpenCV supports Java. In this tutorial I will explain how to setup development environment for using OpenCV Java w

http://blog.csdn.net/scyscyao/article/details/5562024 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 虽然最近注意力已经不可遏制地被神经科学.大脑记忆机制和各种毕业活动吸引过去了,但是还是觉得有必要把这段时间双目视觉方面的进展总结一下.毕竟从上一篇博文发表之后,很多同仁发E-mail来与我讨论,很多原来的疑团,也在讨论和一步步的试验中逐渐解决了. 开篇之前,首先要感谢maxwellsdemon和wobject,没有和你们的讨论,也就没有

前言 人类又输了...... 创新工场组织的一场“人工智能和顶尖牌手巅峰表演赛中”,机器人AI冷扑大师赢了人类代表队龙之队 792327 记分牌,最后 200 万奖励归机器人所有. 在围棋项目上人类的一票大师已经被 AlphaGo 虐得得不行.然而这还不算完,最近有在朋友圈里看到不少 “AI 首次在德州扑克战胜人类职业玩家,新算法让机器拥有直觉 ” 这类新闻. 所以简单给大家介绍下本次获胜的 Poker AI Libratus,以下解读来源于胡开亮同学的知乎回答. CMU的Libratu原理,也

本文是个人学习记录,学习建议看教程 https://learnopengl-cn.github.io/ 非常感谢原作者JoeyDeVries和多为中文翻译者提供的优质教程 的内容为插入注释,可以先跳过 前言 我们简要提到过该如何在OpenGL中使用颜色(Color),但是我们至今所接触到的都是很浅层的知识,现在我们要更深入地讨论什么是颜色,并且还会为学习光照(Lighting)创建一个场景 颜色 首先你要知道我们一直在使用有限的数值来模拟真实世界中无限的颜色,所以并不是所有现实世界中的颜色都可以

基础配置详解 HAProxy 的配置文件haproxy.cfg由两大部分组成,分别是global和proxies部分 global:全局配置段 进程及安全配置相关的参数性能调整相关参数Debug参数 proxies:代理配置段 defaults:为frontend, backend, listen提供默认配置frontend:前端,相当于nginx中的server {} 调度到指定方服务器backend:后端,相当于nginx中的upstream {} listen:同时拥有前端和后端配置 前端

解决:git config --global push.default matching 这个警告的意思是:需要设置默认push的分支,所以设置好全局push的默认分支就好了.命令如下: 在有git目录下:输入git config --global push.default current

[010-Regular Expresssion Matching(正則表達式匹配)] [LeetCode-面试算法经典-Java实现][全部题目文件夹索引] 原题 Implement regular expression matching with support for '.' and '*'. '.' Matches any single character. '*' Matches zero or more of the preceding element.The matching sh

  半全局立体匹配算法Semi-Global Matching,SGM由学者Hirschmüller在2005年所提出1,提出的背景是一方面高效率的局部算法由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立导致匹配效果较差:而另一方面全局算法虽然通过二维相邻像素视差之间的约束(如平滑性约束)而得到更好的匹配效果,但是对内存的占用量大,速度慢.为了结合两者的优点,同时避免两者的缺点,SGM算法依旧采用全局框架,但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最

很早就知道有全局比对和局部比对这两种比对方法,都是用到的动态规划的思想,知道一些罚分矩阵的概念,但一直都没有机会搞透彻,一些算法的细节也不太清楚,也没有亲手编程实现. 现在由于项目需求,需要手动写一个简单的全局和局部比对的程序,同时得知团队里有个大牛早就用Perl实现了,看了一下他的代码也才100行,于是我打算从头开始全面的弄懂算法的每一个细节,然后再用python实现一遍.