立体视觉

【图像处理基石】通过立体视觉重建建筑高度：原理、实操与代码实现在智慧城市、无人机测绘、古建筑保护等场景中，快速准确获取建筑高度是核心需求之一。相较于传统激光雷达（LiDAR）的高成本，基于双目相机的立体视觉技术凭借低成本、易部署的优势，成为中小型场景下建筑高度重建的优选方案。本文将从基础原理出发，逐步拆解立体视觉重建建筑高度的完整流程，并提供可直接运行的Python代码，帮助开发者快速上手。

深度相机初探：立体视觉（Stereo Vision）、结构光（Structured Light）、TOF（Time of Flight，飞行时间）深度相机的核心功能是获取场景中物体的三维深度信息（即 “距离”），其技术方案主要分为三类：立体视觉（Stereo Vision）、结构光（Structured Light）、TOF（Time of Flight，飞行时间）。三者的本质区别在于 “如何计算深度”—— 前两者基于 “三角测量原理”，TOF 基于 “光的飞行时间”，具体原理、特点及应用可通过以下维度简析：

【图像处理基石】如何入门大规模三维重建？入门大规模三维重建需要从基础理论、核心技术到实践工具逐步深入，同时需关注该领域的经典工作和前沿进展。以下是分阶段的入门路径及值得重点学习的工作：

rc_visard 3D Stereo Sensorc_visard 3D立体视觉传感器支持的接口标准词汇表SGM semi-global matching 半全局匹配 SLAM Simultaneous Localization and Mapping 即时定位与地图构建

机器学习笔记 - 用于3D物体检测的KITTI数据集的使用及说明KITTI 是由卡尔斯鲁厄理工学院和芝加哥丰田理工学院开发的自动驾驶数据集（目前分2012和2015版本）。它是计算机视觉研究中使用的图像和 LIDAR 数据的集合，例如立体视觉、光流、视觉里程计、3D 对象检测和 3D 跟踪。

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览第252期】Fri, 22 Sep 2023AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Fri, 22 Sep 2023 Totally 90 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页

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