CREdateset#0,1,2,3https://data.megengine.org.cn/research/crestereo/dataset/tree/0.tarhttps://data.megengine.org.cn/research/crestereo/dataset/shapenet/0.tarhttps://data.megengine.org.cn/research/crestereo/dataset/reflective/0.tarhttps://data.megen

计算机视觉life聚焦计算机视觉、机器人SLAM、自动驾驶、AR领域核心技术。公众号本文对立体匹配算法：PatchMatchStereo实用进行了教程详解。作者丨3D视觉开发者社区01简介我们知道，现有立体匹配算法一般被分类为局部算法、全局算法和半全局算法，其中局部算法和半全局算法是应用最为广

cd/home/slam/catkin_ws/src/ORB_SLAM2双目：cd/home/slam/catkin_ws/src/ORB_SLAM2./Examples/Stereo/stereo_eurocVocabulary/ORBvoc.txtExamples/Stereo/EuRoC.yaml/home/slam/datasets/V1_01_easy/mav0/cam0/data/home/slam/datasets/V1_01_easy/mav0/cam1/dataExampl

目前关于自动驾驶数据集你想知道的，应该都在这里了，这是「整数智能」自动驾驶数据集八大系列分享之系列四：「本期划重点」HD1K是一个新的Stereo与光流结合的数据集，它扩充了涵盖的场景并提高了准确率KITTIFlow系列是第一个具有真实的非合成图像和准确的地面真相的数据集MPI-Sintel是第

介绍多视图立体重建是计算机视觉领域中一个非常重要的研究方向，它可以应用于三维建模、虚拟现实、机器人导航等多个领域。然而，目前多视图立体重建领域存在着很多问题和挑战，例如精度不高、完整性不足等。因此，作者希望通过本文对当前主流算法进行比较和评估，为该领域的进一步发展提供

如何编译？1、代码下载；gitclonehttps://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3或者gitclonehttps://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments2、按照里面的README.md进行环境安装和编译；安装和编译过程中可能会出现的问题：1）提示找不到GLEW解决方法：sudoaptinstallli

代表一行没写完接着写的意思，否则按回车就直接执行了。比如运行monodepth2的时候写成这样：pythontrain.py--model_namestereo_model\--frame_ids0--use_stereo--spli

摘要本文提出ORB-SLAM2一个完整的SLAM系统，用于单目，双目以及RGB-D相机，包括地图重用，回环检测以及重定位能力。本系统工作在实时的标准CPU，在更宽泛的环境中，来自于手持的室内场

摘要本文提出ORB-SLAM2一个完整的SLAM系统，用于单目，双目以及RGB-D相机，包括地图重用，回环检测以及重定位能力。本系统工作在实时的标准CPU，在更宽泛的环境中，来自于手持的室内

本期由苏黎世联邦理工学院ComputerVisionandGeometryGroup王方锦华博士分享，分享的主题为《PatchmatchNet：基于传统PatchMatch算法的高效Multi-viewStereo框架》，主讲人会

文章目录​​背景概念​​​​对极几何​​​​视觉模型​​​​基本流程​​​​匹配代价计算​​​​代价聚合​​​​视差计算​​​​视差优化​​​​References​​

stereo_calib是OpenCV官方代码中提供的最正统的双目demo，无论数据集还是代码都有很好实现。一、代码效果：相关的内容包括28张图片，1个xml和stereo_calib.cpp的代码

摘要之前在3D检测方面的文章层出不穷，也是各个公司无人驾驶或者机器人学部门关注的重点，包含了点云，点云图像融合，以及单目3D检测，但是在双目视觉方面的贡献还是比较少，自从3DOP之