立体抠像

MVA-高级计算机视觉课程-立体抠像项目的Matlab代码实现

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。

Matlab 0 2024-10-01

多相立体图像分割

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。

Matlab 5 2024-04-30

立体图像转换工具

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。

Matlab 5 2024-05-25

单像空间后方交会程序代码实现

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。

算法与数据结构 0 2024-09-14

添加维度使x看起来像yMATLAB开发技巧

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。

Matlab 0 2024-09-28

Python 摄影测量学双像解析光束法实现

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。

算法与数据结构 6 2024-04-30

区域线性生长算法实现高效立体匹配

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。

Matlab 0 2024-11-05

使用Matlab实现人物抠图代码 - Santa Rosa Island IoT传感器项目

该项目是CSUCI本科计算机科学专业学生的独立学习和Capstone项目的组合，解决圣罗莎岛研究站监控电力、水和天然气使用的多学科问题。圣罗莎岛位于南加州沿海，气候温和冬季干燥夏季极端，加上十年干旱，资源极为有限。项目通过Raspberry Pi主机实时监控资源使用，数据上传至云数据库，为可持续发展提供支持。由伍德博士发起，该项目延续UNIV 492可持续性课程中的初始设想。通过Python和Arduino控制器实现电力和水的监控，并通过3D打印的岛狐展示成果。

Matlab 1 2024-07-23

两个立体坐标系之间的转换方法

这是一个简单的Matlab程序，用于实现两个立体坐标系之间的转换。您只需按照输入文件中的格式输入即可。

Matlab 2 2024-07-30

基于Matlab的自适应和omwalk立体匹配开发

Matlab开发-基于随机游走算法的自适应和omwalk立体匹配。提供立体匹配源代码。

Matlab 0 2024-10-01