RGB-D相机

DCCT（深度相机校准工具箱）v.1.2是一个用于RGB-D相机校准的工具箱，详细介绍了如何通过球体来进行RGB-D相机的准确校准。此工具箱是以下论文的组成部分： 期刊版本：Aaron N. Staranowicz, Garrett R. Brown, Fabio Morbidi, Gian-Luca Mariottini, 'Practical and Accurate Calibration of RGB-D Cameras Using Spheres', Computer Vision and Image Understanding, 2015年4月9日，ISSN 1077-3142. 会议版本：A. Staranowicz, GR Brown, F. Morbidi, GL Mariottini, 'Easy-to-Use and Accurate Calibration of RGB-D Cameras Using Spheres', 在R. Klette, M. Rivera和S. Satoh编辑的Proc. of the 6th Pacific-Rim Image and Video Technology Conference, Volume 8333, pp. 265-278, Springer, 2014年。 版权声明：版权所有（C）2016 Aaron Staranowicz和Gian Luca Mariottini。 此工具箱提供了将RGB-D图像进行叠加的Matlab代码，方便用户进行图像融合及深度数据处理。

RGB-D技术是计算机视觉领域重要研究方向，结合彩色图像和深度信息实现三维重建、物体识别、环境建模。压缩包中包含MATLAB实现的RGB-D三维重建系统，依赖已校准相机参数，经过测试可行。RGB-D相机如Kinect或RealSense，捕捉场景彩色图像和深度信息，彩色提供颜色纹理，深度提供空间距离，构建三维点云。系统包含数据获取、相机标定、特征匹配、三角测量、点云融合、可视化等步骤，MATLAB代码详细注释，帮助理解RGB-D技术及应用开发基础。

本仓库包含论文“用于RGB-D显着目标检测的数据级重组和轻量级融合方案”的代码实现。 代码结构 ./Ours 文件夹包含利用原始RGB和深度图计算显著性图的网络源代码。 ./Ours+ 文件夹包含改进网络的源代码，该网络用生成的显著性预测替换了原始深度图。 结果对比 | | Ours | Ours+ ||---|---|---|| | | | 评估指标 评估指标详见./Evaluation文件夹。 环境配置 下载代码并解压缩至./目录下. 下载预训练模型并存储至./model/目录下. Ours.caffemodel 用于初始结果 Ours+.caffemodel 用于最终改进结果 运行测试 在./Ours文件夹下运行test.m生成显著性图. 在./Ours+文件夹下运行test+.m获得改进结果. 训练模型 下载训练数据集并解压缩至./Dataset/Train/目录下. 下载预训练模型并放置于./Model/目录下. 运行训练脚本 sh ./o

该存储库提供了JCSA-RM方法用于RGB-D图像分割和分析的MATLAB实现。JCSA-RM方法结合了RGB和深度信息，通过联合色彩空间轴向聚类和区域合并来实现图像分割。此存储库包含以下功能演示： 从mat文件中加载RGB-D图像数据（包括RGB图像、深度图像和法线数据），并显示它们。 生成并显示分割结果图像。 如何使用演示：- 运行MATLAB文件RGBD_Seg_JCSA_RM.m以使用GUI版本，或者运行demo_NO_GUI.m进行非GUI版本的演示。- 数据加载：使用样件名如rgbd_info_1.mat，rgbd_info_2.mat，rgbd_info_1_better_normals.mat，或rgbd_info_2_better_normals.mat。- 选择_better_normals版本，尝试使用无歧义的表面法线进行更精确的分割。- 在测试选项中选择不同的测试方法：a) JCSAb) JCSD 此代码库经MATLAB 2017b版本测试，适用于RGB-D图像分析的实验和研究。

提供一个使用MATLAB算法进行立体相机系统校准并重建3D场景的工具源码。该工具经过严格测试，可直接运行，适用于毕业设计和课程设计作业。如有任何使用问题，欢迎随时联系博主。

BM3D算法被用于RGB图像的去噪处理，该方法在Matlab环境下实现稳定可靠，用户可以根据需求进行自定义调整。

一个实用的程序，用于在任意分辨率的RGB或灰度图像矩阵上渲染文本。（不支持换行） 用法：out=rendertext(target, text, color, location, mode1, mode2) target... MxNx3或MxN矩阵text...字符串（不支持换行）color...形式为[rgb] 0-255的向量location...位置(r,c) 可选参数：（默认为'ovr','left'）mode1 ... 'ovr'覆盖，'bnd'将文本混合到图像上mode2 ...文本对齐“左”、“中”或“右”。out ...具有相同大小的目标 示例（生成上面的截图）：in=imread('football.jpg');out=rendertext(in,'OVERWRITE mode',[0 255 0], [1, 1], 'ovr','center');

简单地在Hex颜色值和RGB颜色值之间进行转换。这两个函数可以处理数组作为输入。默认的RGB值从0到1进行缩放，以匹配Matlab的语法。但是，如果您希望使用从0到255缩放的RGB值，那也是可以的。语法：rgb = hex2rgb(hex) 返回一个n x 3的数组，包含从0到1缩放的RGB颜色值。rgb = hex2rgb(hex,255) 返回从0到255缩放的RGB值。

业务元数据指数据仓库中元数据的责任归属，但经常引起争论。一种观点认为由数据仓库业务分析员负责，应在需求收集阶段创建；另一种观点认为由源系统业务分析员创建，因为大多数数据仓库属性在源系统中建立；还有观点认为由数据建模人员创建和维护，因为其是逻辑数据模型的一部分。虽然无法平息争论，但有一些业务元数据由 ETL 团队负责并维护，以准确反映事实。ETL 团队无需关注业务元数据的生成方式，但需要在变更时获得适当人员的沟通。从 ETL 角度来看，业务元数据是代理元数据，可通过一个系统获取并直接应用于另一个系统，无需外部处理。一些商业智能工具可读取 ETL 资料库中的业务逻辑定义并将其展示给用户，为数据及其元数据提供一站式服务。值得注意的是，数据仓库可视为不同业务定义的集合，这些定义服务于同一个属性。此外，数据仓库中的数据可能来自多个系统，因此需要将业务定义标准化为企业规范，并将其存储在数据仓库和 ETL 工具中。ETL 小组不负责创建业务元数据库，但应了解其用途，以便在需要时参考业务定义。

聚合快照事实表具有多个特殊属性，其中最显著的是其丰富的日期外键。所有聚合快照事实表均按照标准模式创建，如图6.6中所示的发货发票行项目，包括订单日期、请求发货日期、实际发货日期、交付日期、上次付款日期、退货日期和结算日期。这些日期在创建时以表的标准模式插入事实表。随着时间推移，随着事件的发生和原始记录的修改，外键被动态指向实际的日期。