立体抠像

通过图像变形处理抠像问题的立体方法。该项目由ENS Cachan的“计算机视觉高级方法”课程指导教授Nikos Paragios完成。项目重新实现并测试Michael Bleyer，Margrit Gelautz，Carsten Rother和Christoph Rhemann在其著作中介绍的算法。项目包括采集立体图像、校正和计算初始视差图等步骤。运行此项目需要Python 2.7及其opencv软件包的Python绑定。详细信息请参阅Report.tm文件。

本程序利用水平集方法实现多相立体图像分割，支持多种分割公式选择。

立体视觉算法的测试，一直挺麻烦的，不是数据集不好找，就是算法不好调。立体声测试台 v0.1就比较省事，直接把多个作者的算法都打包好了，还顺手给你整合成统一接口。嗯，用起来还挺顺手，适合做算法横向对比。 图形界面的交互也还不错，点点按钮就能切换不同算法，响应也快。你要是想快速看看不同方法对某组图的效果，确实方便，不用自己一套套去跑脚本。 它内置了不少立体图像数据集，测试算法精度挺方便的。不过要注意啊，受限于 MathWorks 的文件发布政策，有些关键文件没法打包进去，有些功能会受影响。所以最好还是去它的完整版本链接下个完整版。 如果你做的是立体视觉匹配相关研究或者开发，用这个测试平台来跑 be

makestereofigv2 是一个 MATLAB 工具，可以将包含三维笛卡尔坐标图的 .fig 文件转换为三种格式的立体图像。

2004 数据修改项目涉及的不是数据，而是针对当时大规模数据操作的一种深度方案。工具万像 2004 数据库修改工具.EXE能高效地进行图像数据的插入、更新、删除等操作，这对于当时的数据库管理来说可是挺有挑战的。尤其是在 2004 年，虽然大数据还不是流行词，但需求已经在悄悄增长。这个工具在技术上使用了分布式计算，帮你高效大量图像数据，保证数据操作的高性能。它能确保你的图像数据库不仅性能出色，还能应对各种复杂需求。如果你正面临大规模数据操作的需求，或者需要改进数据库的查询效率，这款工具是个不错的选择。只要配置得当，数据时反应还是蛮快的，尤其是数据备份与恢复功能，避免了意外丢失数据的风险。不过值得

该程序提供了单像空间后方交会的完整实现代码，可以直接运行。代码支持以文件形式输入数据并输出结果，包括外方位元素Xs、Ys、Zs、fi、w、k的改正数和精度评定，以及旋转矩阵的生成。整体代码简洁高效，适用性强，用户可以根据需要自行调整摄影比例尺。

reindex(x, y)函数在不混淆重塑的情况下，通过添加维度使x看起来像y。例如，对于给定的x = [1 5]和y = [6 5 9]，可以执行操作 z = y + reindex(x, y)。然而，需要注意reindex函数对于所有非单一维度的x和y维度才适用。相比于bsxfun函数，reindex函数更通用，因为它可以执行repmat和permute操作而无需用户过多考虑。例如，对于x = zeros([5 9])和y = [3 5 1 9 2]，操作 z = y - reindex(x, y) 可以正确执行，因为z的维度与y相匹配。

使用 Python 实现摄影测量学双像解析光束法，提供准确的结果和中误差精度，实验数据包含在程序包中，打开程序即可运行。

自动化立体仓库系统是一个智能化的仓储管理系统。它通过结合Apriori 算法进行数据挖掘，优化了出库流程，能有效提高仓库的运营效率。尤其是对于现代化工商业来说，这种系统不仅减少了人工操作，降低了用人成本，还能通过精准的数据，为企业带来更高的收益。与传统仓储系统相比，自动化系统的优势在于能快速响应市场需求，并且减少了人为错误的发生。所以，如果你想提升仓库管理效率，采用这种系统绝对是个不错的选择。这个系统不仅具备高度的自动化，还能进行实时信息管理，方便跟踪每一项仓储操作。以 Apriori 算法为核心，它能对历史出库数据进行挖掘，从而为决策更加科学的支持。例如，基于出库信息，你可以得出哪些商品的出

介绍了一个区域线性生长立体匹配算法，该算法能够快速且准确地进行立体匹配。作为一种绝对可用的匹配方法，它在处理三维建模和视觉应用方面表现出色。通过区域的线性生长，该算法能够在图像中找到对应的匹配点，从而提升立体匹配的精度。使用此算法，可大大优化图像处理效率，满足不同视觉应用的需求。