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單目深度估計，單幅圖像的深度估計

來源：整理時間：2023-08-21 17:26:33 編輯：智能門戶手機版

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1，單幅圖像的深度估計
2，怎么區(qū)別單目和多目運算
3，基于深度學習的單目圖像深度估計有哪些比較
4，在計算機視覺中單目是不是也能得到深度信息
5，單目雙目運算符怎么回事前置和后置的區(qū)別C
6，單目視覺里程計此方法可以用于什么方面

1，單幅圖像的深度估計

http://scholar.ilib.cn/A-jsjxb200004007.html 這里有你想要的吧

困難再看看別人怎么說的。

單幅圖像的深度估計

2，怎么區(qū)別單目和多目運算

我只知道java中單目運算符就是只有需要一個操作數的運算符，如：--、++同理，雙目運算符就是需要兩個操作數的運算符，如：+、-、*、/、= 等。三目運算符只有一個 ? : 。（需要三個操作數）

怎么區(qū)別單目和多目運算

3，基于深度學習的單目圖像深度估計有哪些比較

1、單目視覺是無法準確獲得深度信息的，即只能得到平面信息。不能得到立體信息。深度信息，不一定指目標到相機之間的距離，也可以反應其它的信息，如某個物體的信息、相對位置之類的。不過一定都是跟光軸方向的深度有關。單目視覺可以測量距離，...3601

圖像深度是指這個圖像包含的顏色是用多少位的顏色來生成的，常見的有2位，4位，16位，256位，這就是彩色了。顯示深度是指圖片展示時所用的多少位的顏色，高清的圖有可能只用256位色來展示。

基于深度學習的單目圖像深度估計有哪些比較

4，在計算機視覺中單目是不是也能得到深度信息

單目運算符是指：運算對象只有一個的運算符；如：取正（+）、取負（-）、取反（^）、或（|）、與（&）等等；雙目運算符是運算對象有兩個的；如：加(+)減(-)乘(*)除（/）、自加（++）、自減（--）、邏輯與（||）、邏輯或（&&）、取余（%）、賦值（=）等；三目運算符在c語言中我知道的就一個（？：），主要是：(表達式1？表達式2：表達式3)其用法是：當表達式1的值為真，執(zhí)行表達式2，并以表達式2的值為此表達式的值；當表達式1值為假，就跳過表達式2，去執(zhí)行表達式3，并以表達式3的值作為表達式的值；

5，單目雙目運算符怎么回事前置和后置的區(qū)別C

目就是操作數，單目就是一個操作數的操作符，比如正負號，++ --，作用域操作符；雙目就是兩個操作數的。前置自增/自減是先將自身變量改變在參與表達式運算，而且前置運算返回的是左值也就是變量，比如++i = 6，而后置的是先用本來的數值參與表達式運算，再改變其自身的值，并且后置運算返回的是右值也就是常量i++ = 6就是錯的，這一點很重要，比如 i = 6; cout << i++ << ++i << endl; 最終輸出的結果會是78，因為表達式是從右往左算，先算++i，所以i = 7,再算i++,所以首先輸出7，因為有i++所以i最終為8，并且第二個位置輸出的是變量的值，所以就是78

單目是指只有一個運算數的運算符，稱為單目運算符．雙目是指有兩個運算數的運算符．前置和后置的主要區(qū)別在于如果是前置運算符的話，運算數本身先計算，然后再參與其他運算數的運算，而后置運算符的話，運算數先參與其他運算符的計算，然后本身再運算

6，單目視覺里程計此方法可以用于什么方面

視覺里程計主要用于移動機器人的定位導航。目前已經成功用于太空探索以及MAV導航。視覺里程計是計算機視覺理論在機器人技術領域的一個重要應用,是自主型機器人自主定位導航方法研究中的熱點之一。非結構化環(huán)境下的機器人定位技術可以分為以碼盤和慣導為代表的相對定位方法和以GPS為代表的絕對定位方法兩類。相對定位方法是通過精確估計機器人位姿變化和航跡推算算法實現機器人高精度自主定位。而碼盤式里程計不適用于高滑動性地表環(huán)境,慣導則存在隨作業(yè)時間增加產生較大漂移的問題。在機器人長時間、大范圍作業(yè)條件下,兩者均需進行周期性校正。GPS技術的應用范圍目前仍僅限于地球的地表環(huán)境,且存在易受干擾和衛(wèi)星故障等不確定因素的影響。隨著機器人應用領域的不斷擴展,對機器人自主定位方法提出了更高的要求,如極地和深空星球探測等,現有技術方法存在的局限性日益突顯出來,已難以滿足其技術需求。視覺里程計從機器人運動過程獲取的環(huán)境圖像中提取環(huán)境特征,根據相機成像投影模型和環(huán)境特征的圖像坐標變化,估計機器人的位姿變化,是一種被動非接觸測量方式的機器人相對定位方法。相比于碼盤式里程計、慣導和GPS等定位方法,視覺里程計具有累積誤差小、不受環(huán)境地表特性和應用空間限制等突出的優(yōu)點。已有視覺里程計方法的研究成果表明其誤差呈非單應性,即使在高滑動地表環(huán)境條件下,仍能有效將機器人長時間運動的定位累積誤差控制在一定范圍內,是解決機器人在GPS無法應用環(huán)境下精確自主定位問題的一種有效技術途徑。本文以視覺里程計的位姿估計精度和實時性作為研究目標,著力解決環(huán)境特征點提取和跟蹤、特征點三維重建及其不確定度、光流估計和位姿估計等關鍵技術問題,分別對單目、雙目和多目視覺里程計方法進行了算法研究及實驗驗證。實驗結果表明了本文提出的視覺里程計方法,能夠在不依賴GPS的條件下對長時間運動的機器人進行精確定位。在特征點匹配中,通過Fusiello算法對立體視覺圖像進行極線校正,結合最大視差約束,使特征點匹配搜索范圍從二維降至一個一維區(qū)間。提出了一種改進的MNCC特征點相關性算法,能夠強化環(huán)境的紋理特征,并對光照變化具有較好的魯棒性,從而提高了特征點相關性計算的穩(wěn)定性。根據正確跟蹤特征點對應的空間點與機器人相對運動一致的原理,濾除誤匹配和誤跟蹤的特征點。通過協(xié)方差矩陣描述了特征點三維重建的不確定度,通過加權優(yōu)化算法,可有效減小特征點三維重建誤差對機器人位姿估計精度的影響。根據重建的空間點三維坐標變化,估計機器人的位姿變化,是一個等式約束的非線性優(yōu)化問題。首先利用Lagrange定理將其轉化為一個無約束的非線性最優(yōu)化問題,根據特征點三維重建的不確定度均衡其在最小二乘估計中的作用,通過RANSAC法和加權最小二乘法估計位姿變化的初值。通過Rodrigues公式,將待估計的位姿參數減少至6個,采用稀疏LM算法對機器人位姿估計初值進行快速的非線性優(yōu)化,獲得更為精確的位姿估計結果。提出了一種基于直線約束光流的單目視覺里程計方法,并給出了直線約束光流的定義。通過對直線平面運動進行分解,利用兩個平移運動參數和一個旋轉運動參數,描述一條直線段在圖像中的運動場。這樣做的優(yōu)點在于,首先直線約束光流的計算量小,計算速度快,解決了傳統(tǒng)光流計算精度與耗時矛盾的問題。其次,直線約束光流的圖像運動參數與機器人空間平面運動的位姿參數分別相對應,可根據相機成像投影模型,建立直線光流與機器人平面運動位姿變化量的映射關系,直接分別求解機器人的平面運動位姿參數,避免了由旋轉運動導致的非線性求解問題。

1單目視覺里程計可以用web camera.2相機在運動過程中連續(xù)兩幀之間會存在overlap,即會同時觀測到三維世界中的某些場景以及特征點。而這些場景特征點會投射到2d圖片上，通過圖片的對齊或者特征的匹配，可以找到前后圖片上特點或patch的對應關系。利用相機的成像幾何模型（包括相機參數）以及約束，可以求出兩幀之間的運動信息（旋轉矩陣r和平移t）。這樣我們就可以得到一系列的相機相對變化矩陣，從而可以推出相機的姿態(tài)信息。3目前單目vo主要分為基于特征的和直接的方法?；谔卣鞯姆椒ㄊ窃趫D片上提取特征，通過特征匹配，最小化reprojection error來估計運動信息；而直接的方法則直接作用于pixels，通過圖片對齊,最小化photometric error。

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