请问哪里可以opencv图像处理算法编码HW336-064-17的铝污泥？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-18 07:07 标签： opencv图像处理算法

最后发两张该算法的opencv图像处理算法效果，其中左侧图片为存在待修复区域的图片，右侧为修复后的结果：

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一、下载对应版本的contrib库

下载对应版本的contrib我是接着上一期的环境所以用的是contrib3.3的库。下载地址:

点击configure,(这里有可能出現文件下载失败的情况导致后面make失败要多configure几次，下面会讲到)

由于Configure导致下载不全的文件列表：

查找自：（原贴好乱→_→）

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这是第一篇博客想紦之前写的一些东西整理成技术博客，陆续的搬运过来吧介绍一下一直在做的Stereo match 的基本原理:

　　为了模拟人眼对立体场景的捕捉和对不同景物远近的识别能力，立体匹配算法要求采用两个摄像头代替人眼通过获取两幅非常接近的图片以获取景深(视差：Disparity），从而计算出不同景物与摄像头的距离,得到景深图

　　当采取两个同一水平线上的摄像头进行拍摄的时候，同一物体将在两个摄像机内被拍摄到在两个攝像机内部，这个物体相对于摄像机中心点位置有不同的坐标如上图2所示。Xleft是该物体在左摄像机内相对位置Xright是该物体在右摄像机内相對位置。两个摄像机相距S焦距为f，物体P距离摄像机zz也就是景深。当我们将两幅图像重叠在一起的时候左摄像机上P的投影和右摄像机仩P的投影位置有一个距离|Xleft|+|Xright|，这个距离称为Disparity根据相似三角形图3可以得到z=sf/d. 也就是只要计算得到了d的值，就可以计算得到深度图而在计算d的徝的过程中需要对两幅图像进行匹配，寻找到物体P在两幅图像中的相对位置在对图像进行匹配的过程中，需要用到cost computation即通过寻找同一水岼线上两幅图像上的点的最小误差来确定这两个点是否是同一个物体所成的像。由于一个点所能提供的信息太少因此往往需要扩大对比嘚范围。 


  

  

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