首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

仅具有单面深度的帧图像

是指在计算机视觉领域中,通过对单个图像进行深度估计,推断出图像中每个像素点到相机的距离。这种技术可以用于实现3D场景重建、虚拟现实、增强现实、自动驾驶等应用。

分类:

  • 单目深度估计:仅使用单个摄像头获取的图像进行深度估计。
  • 双目深度估计:使用两个摄像头获取的图像进行深度估计,通过计算两个图像之间的视差来推断深度。
  • RGB-D深度估计:使用RGB图像和深度传感器(如ToF相机、结构光相机)获取的深度图像进行深度估计。

优势:

  • 无需额外传感器:仅通过图像信息就能推断出深度,无需额外的深度传感器。
  • 实时性:通过优化算法和硬件加速,可以在实时性要求较高的应用中使用。
  • 低成本:相比于使用专用深度传感器,仅使用图像进行深度估计成本更低。

应用场景:

  • 虚拟现实和增强现实:通过深度估计可以实现对虚拟物体和现实场景的融合,提供更加逼真的交互体验。
  • 自动驾驶:深度估计可以用于感知周围环境,帮助车辆进行障碍物检测、距离估计等任务。
  • 机器人导航:通过深度估计可以帮助机器人感知环境,进行路径规划和避障。
  • 三维重建:通过对多个图像进行深度估计,可以实现对场景的三维重建,用于建筑、文物保护等领域。

推荐的腾讯云相关产品: 腾讯云提供了一系列与计算机视觉相关的产品和服务,可以帮助开发者进行深度学习、图像处理等任务。以下是一些相关产品和介绍链接地址:

  • 腾讯云图像处理:https://cloud.tencent.com/product/ie
  • 腾讯云智能视频分析:https://cloud.tencent.com/product/vca
  • 腾讯云智能图像识别:https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云智能人脸识别:https://cloud.tencent.com/product/fr
  • 腾讯云智能OCR:https://cloud.tencent.com/product/ocr
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于vivado HLS图像实现

基于vivado HLS图像实现 作者:晨 1. 差法原理 差法实现非常简单: ?...如图可见,由目标运动引起运动变化区域包括运动目标在前后两共同位置(图中黑色区域)、在当前中新显露出背景区域和新覆盖背景区域三部分。 数学原理: ?...2.vivado HLS实现 Vivado HSL是xilinx公司推出高层次综合工具,使用C/C++就能实现传统verilog语言进行开发,降低了开发难度,内置hls视频库实现了基本opencv...namespace cv; const int N = 2; int main(int argc, char** argv) { for (int i = 0; i < N; i++) { //获取图像数据...生成图像如上图 工程完成 (15)生成IP文件 点击如图按钮 ? 点击OK 完成IP生成 ? 生成IP 然后就可以在vivado中调用IP了,我们下期再讲如何调用 ?

1.2K20

C语言 深度探究具有不定参数函数

C语言 深度探究具有不定参数函数 ✨博主介绍 前言 C语言 stdarg.h 示例 ta原理 函数传参数本质 _INTSIZEOF(n) 其他宏 练习 实现printf 点击直接资料领取 ✨博主介绍...运行结果: ta原理 函数传参数本质 C语言是最接近汇编一门语言,函数传参本质到底是什么,简单一句话 ——将参数压栈,如何你有汇编经历的话,就知道如果要给一个过程传入参数就需要你提前将传入参数压入栈中...当然这要拿出汇编中一个知识点,每次压栈和出栈基本单位不是字节,而是当前CPU字长为单位,比如 32位那么每次压栈就是以4字节位基本单位。...如果我们得到了第一个参数地址,那么我们可以根据参数所占空间来确定下一个参数地址,那么我们不就是获取了下一个参数值了吗?C语言也是这样想。...个人感觉 MSVC效率更好一点,毕竟是 逻辑运算,当然GNUC方法更加容易理解,我研究微软实现方式还是花了不少时间

50220
  • 深度学习图像修复

    image.png 当缺失部分很大时,这些方法会失效,因此需要一个额外部件提供合理想象力(来自机器幻觉)。这些附加信息可能是由自然图像高阶模型提供,例如由深度神经网络计算那些。...应用深度神经网络实现 在这个方法中,我们依赖预训练神经网络幻觉来填补图像大洞。深度神经网络使用监督图像分类。...当在巨大数据集(数百万张带有成千个标签图像)上被训练后,神经网络具有卓越分类表现并且偶尔可以超越人类准确率。...Total Variation (TV) norm由于具有保边性,在反问题如去噪、超分辨率等中被广泛用作正则化器。 不同技术比较 image.png 原始图像被特意标出来检验性能。...[5]是一种示例性方法,它并不能有效地重建损坏图像深度学习神经网络正确地使图形形状完整。深度网络幻想性和正则化结合完成了有效图像恢复。

    1.1K30

    深度重建:基于深度学习图像重建

    在基于深度学习CT图像重建问题中,已经有若干个工作被刊载。 下面将主要介绍两个我们课题组关于深度重建论文。...他们分别是将深度学习用于低剂量CT图像去噪后处理方法以及将稀疏角CT迭代重建进行网络展开方法。 第一种架构: RED-CNN ?...前4种方法为迭代重建方法,FBPConvNet为基于后处理深度学习方法。 图5显示了一组腹腔数据重建结果局部放大,其中 (a) 是正常剂量CT图像。...从结果可以看出,基于深度学习CT图像重建方法在图像质量上要优于传统重建算法。因此,在未来,深度学习和医学图像重建联系将会越来越紧密。...在今后工作中,我们也会致力于推进深度学习和CT图像领域结合,引入深度学习发展最新技术,将基于深度学习方法引入临床应用上,并且尝试解决其他医学图像问题,加快医学图像领域发展进程。

    2K10

    ​一图像Android之旅 :应用首个绘制请求

    #BEGIN# Android 框架提供了各种用 2D 和 3D 图形渲染 API 与制造商图形驱动程序实现方法交互,在Android平台上应用开发者可通过三种方式将图像绘制到屏幕上:Canvas、...正所谓窥一斑而知全豹,由于整个图形子系统过于庞大,直接啃代码不知从何下手,所以我希望通过观察Demo中一个具体图像整个生命周期可以一窥整个Android系统图形系统工作流程以及工作模式。 ?...显示器在显示动态画面时,每一图像显示实际上是由上到下逐行扫描,当扫描完最后一行时,需要将扫描点挪到左上角继续下一次扫描,而这个重置扫描点动作称为vblank,在vblank之前将会产生一个信号称为...vsync,对于Android系统而言,此信号将会驱动图形生产逻辑代码在CPU上运行,而工作过程中CPU偏向于收集应用绘制意图,收集完成后将指令一通刷到GPU中,GPU则是将这些指令再次展开执行,将一图像渲染到后缓冲区中...而作为首篇文章,要跟踪流程自然是应用如何发出首绘制请求.毕竟有了vsync,我们应用图形生产代码才会工作起来. 根据跟踪代码绘制时序图: ?

    2.1K30

    视频图像处理中同步是怎么实现

    我们在做相机预览和视频流处理时,对每图像处理时间过长(超过 30 ms)就很容易造成画面卡顿,这个场景就需要用到错同步方法去提升画面的流畅度。...错同步,简单来说就是把当前缓冲到子线程中处理,主线程直接返回子线程之前处理结果,属于典型以空间换时间策略。 错同步策略也有不足之处,它不能在子线程中缓冲太多,否则造成画面延迟。...错同步原理 错同步原理如上图所示,我们开启三个线程:一个主线程,两个工作线程,每一图像处理任务分为 2 步,第一个工作线程完成第一步处理,第二个工作线程完成第二步处理,每一都要经过这两步处理...2 错同步简单实现 错同步在实现上类似于“生产者-消费者”模式,我们借助于 C 语言信号量 #include 可以很方便实现错同步模型。...,表示工作线程对视频做了处理,最后输出(第 0 除外)都是经过工作线程标记过字符串。

    1.3K30

    医学图像分析深度学习

    深度学习有可能通过对人类专家进行难以分类并快速检查大量图像来彻底改变疾病诊断和管理。 关于数据集 视网膜OCT图像该数据集是从Kaggle数据集获得。...(最左侧)脉络膜新生血管(CNV),具有新生血管膜(白色箭头)和相关视网膜下液(箭头)。 (左中)糖尿病性黄斑水肿(DME)与视网膜增厚相关视网膜内液(箭头)。...(最右侧)具有保留中心凹轮廓且没有任何视网膜液/水肿正常视网膜。 关于OCT 光学相干断层扫描(OCT)是一种使用相干光捕获生物组织高分辨率图像成像技术。...vgg16分类器部分,具有1000个out_features 通过设置requires_grad为冻结网络中所有现有图层False 为了构建自定义分类器,使用nn.Sequential()允许一个接一个地指定每个层模块...这是在每个训练批次上完成,因此正在实施随机梯度下降(或者更确切地说是具有称为Adam动量版本)。 对于每个批次,还计算监控准确性,并且在训练循环完成后,开始验证循环。这将用于进行早期停止。

    1.4K30

    DSP-SLAM:具有深度形状先验面向对象SLAM

    其次,尽管Node-SLAM也在实时SLAM系统中纳入了形状先验知识,但它使用稠密深度图像进行形状优化,而DSP-SLAM可以使用RGB单目图像流进行计算,并且每个对象只需要50个3D点即可获得准确形状估计...此外,DSP-SLAM提供了与最先进双目、激光雷达和 dynamic SLAM系统相当跟踪性能,同时提供了丰富稠密对象重建。...系统概述:DSP-SLAM输入单目或双目的实时图像流,推断对象mask,并输出特征点和稠密对象联合地图,稀疏SLAM主模块提供每相机姿势和3D点云,在每个关键处,使用三维曲面一致性和渲染深度损失组合...地图中已存在对象将通过位姿优化更新其6-dof位姿。...,我们在KITTI(双目和双目+激光雷达)等具有挑战性真实世界数据集上,甚至在单目数据集上,都显示了几乎实时性能,我们在相机轨迹估计和形状/位姿重建方面与其他方法进行了定量比较,结果显示其性能与最先进方法相当或更高

    1.5K30

    基于深度学习图像增强综述

    上一篇论文中最大局限性是它对每一个数据集都要重新训练一个模型,不具有通用性,因此这篇文章中,作者提出一个新弱监督网络模型WESPE,输入数据和输出数据分别为低质量图像和高质量图像,但它们在内容上不需要对应...总的来说,这篇论文给我们提供了一种“无监督”做图像增强方法,并且使用U-Net加入全局特征,自适应权重WGAN和独立BN层来学习具有用户期望特征图像。...更具有实际意义。...Low-Light Image Enhancement via a Deep Hybrid Network 这是TOG2019年一篇论文,感觉创新点还是比较多,第一,提出了一种深度混合网络来增强低光照图像...从图中,可以看出深度CNN结构用于获取两个权重map g和p,上半部分对输入图像采用下采样卷积获得多尺度特征x,大小分别为{1,1/2,1/4,1/8},再将他们resize到与x一样大,然后concatenate

    6.4K61

    深度学习之图像数据增强

    图像深度学习中,为了丰富图像训练集,更好提取图像特征,泛化模型(防止模型过拟合),一般都会对数据图像进行数据增强, 数据增强,常用方式,就是旋转图像,剪切图像,改变图像色差,扭曲图像特征,...但是需要注意,不要加入其他图像轮廓噪音.   对于常用图像数据增强实现,如下: 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 """数据增强 3 1....(0~360度)旋转 42 :param mode 邻近插值,双线性插值,双三次B样条插值(default) 43 :param image PIL图像image...,考虑到图像大小范围(68,68),使用一个一个大于(36*36)窗口进行截图 53 :param image: PIL图像image 54 :return: 剪切之后图像...69 :param image: PIL图像image 70 :return: 有颜色色差图像image 71 """ 72

    2.1K70

    谈谈基于深度学习图像搜索

    类似于这样技术还有声音识别(通过声音鉴别发声者是不是你),视频识别(通过视频寻找你是不是在这个视频中)等。这些应用在人工智能深度学习中都属于向量搜索技术范畴,现在给大家简单介绍一下向量搜索。...2.人脸识别的案例 一般而言基础信息中图像、音频、视频信息通过向量化存储在数据库中。...,获取实时脸部图像信息也通过相同向量化算法转为一个向量数据。...基于特征向量化方法主要是通过提取图像色彩、纹理、形状等特征,然后将这些特征转化为向量。由于基于特征向量化方法在处理复杂、模糊图像时效果不太理想,所以一般不使用。...基于卷积神经网络向量化可以自动学习从原始像素到高级语义特征映射关系,从而提取出更加复杂和抽象特征。这些特征向量不仅包含了图像底层信息,还包含了高级语义信息,因此可以更好地表示图像内容。

    12310

    基于深度学习图像增强综述

    介绍 图像增强定义非常广泛,一般来说,图像增强是有目的地强调图像整体或局部特性,例如改善图像颜色、亮度和对比度等,将原来不清晰图像变得清晰或强调某些感兴趣特征,扩大图像中不同物体特征之间差别...上一篇论文中最大局限性是它对每一个数据集都要重新训练一个模型,不具有通用性,因此这篇文章中,作者提出一个新弱监督网络模型WESPE,输入数据和输出数据分别为低质量图像和高质量图像,但它们在内容上不需要对应...总的来说,这篇论文给我们提供了一种“无监督”做图像增强方法,并且使用U-Net加入全局特征,自适应权重WGAN和独立BN层来学习具有用户期望特征图像。...,更具有实际意义。...标准下采样操作如max pooling, average pooling, strided convolutional 是不可逆,但本文中提出这种方式没有改变任何像素值,即没有丢失输入信息,这是提高深度学习模型性能关键之一

    1K20

    深度学习黑客竞赛神器:基于PyTorch图像特征工程深度学习图像增强

    ,以了解图像增强是如何形成图片 介绍 在深度学习黑客竞赛中表现出色技巧(或者坦率地说,是任何数据科学黑客竞赛) 通常归结为特征工程。...我是根据自己参加多次深度学习黑客竞赛经验而谈,在这次深度黑客竞赛中,我们获得了包含数百张图像数据集——根本不足以赢得甚至完成排行榜顶级排名。那我们怎么处理这个问题呢? 答案?...不同图像增强技术 选择正确增强技术基本准则 案例研究:使用图像增强解决图像分类问题 为什么需要图像增强? 深度学习模型通常需要大量数据来进行训练。通常,数据越多,模型性能越好。...我们可以使用图像增强技术,而无需花费几天时间手动收集数据。 图像增强是生成新图像以训练我们深度学习模型过程。这些新图像是使用现有的训练图像生成,因此我们不必手动收集它们。...训练集有1481个图像,这对于训练深度学习模型来说是相当少。 因此,接下来,我们将增加这些训练图像,以增加训练集,并可能提高模型性能。

    94220

    具有启发性十种深度学习方法

    软件工程师James Le近期根据他研究经验总结出了AI研究必须要知道十种深度学习方法,非常具有启发性。...为了更深入地了解这些,我参加了一门“深度学习”课程,并开发了一个图像识别的神经网络以及基于循环神经网络(RNN)和长短项记忆(LSTM)自然语言处理。...深度学习网络与“典型”前馈多层网络之间是有一些区别的,如下:   深度学习网络比之前网络有更多神经元   深度学习网络具有更复杂连接层方式   深度学习网络需要用强大计算能力来训练   深度学习网络能够进行自动特征提取...有多种不同形式非线性池化函数,而其中“最大池化(Max pooling)”是最为常见。它是将输入图像划分为若干个矩形区域,对每个子区域输出最大值。 ?   ...如果两个词在一个大语料库中反复共享相似的语境,则这些词嵌入向量将具有相近向量。

    651110

    基于深度学习图像增强综述

    介绍 图像增强定义非常广泛,一般来说,图像增强是有目的地强调图像整体或局部特性,例如改善图像颜色、亮度和对比度等,将原来不清晰图像变得清晰或强调某些感兴趣特征,扩大图像中不同物体特征之间差别...上一篇论文中最大局限性是它对每一个数据集都要重新训练一个模型,不具有通用性,因此这篇文章中,作者提出一个新弱监督网络模型WESPE,输入数据和输出数据分别为低质量图像和高质量图像,但它们在内容上不需要对应...总的来说,这篇论文给我们提供了一种“无监督”做图像增强方法,并且使用U-Net加入全局特征,自适应权重WGAN和独立BN层来学习具有用户期望特征图像。...,更具有实际意义。...标准下采样操作如max pooling, average pooling, strided convolutional 是不可逆,但本文中提出这种方式没有改变任何像素值,即没有丢失输入信息,这是提高深度学习模型性能关键之一

    98740

    基于深度学习图像语义编辑

    图像风格转换 图2. 图像修复,左上图为原始图,右下图为基于深度学习图像 图3. 换脸,左图为原图,中图为基于深度学习算法,右图为使用普通图像编辑软件效果 图4....多个卷积层顺序处理图像就形成了深度卷积神经网络。每一个卷积层所有卷积单元特征图组合起来称之为图像在该层特征表示。...图像风格转换-V1 作为基于深度学习图像生成第一个引爆点,图像风格转换将图像A内容与图像B风格糅合一起,形成一张别出心裁图像。...下半部分则是在不同层次特征表示上计算内容损失函数得到不同内容重建结果。 而将这两种损失函数加权组合起来,就得到了一张具有图像B风格和图像A内容图像了。...深度学习下图像修复算法可以看做是图像风格转换-V1,图像风格转换-V2和图像风格转换-V3组合体。如图14所示。 图14.

    1.2K60

    基于深度学习图像风格转换

    学了一点深度学习和卷积神经网络知识,附带着详细学习了一下前段时间我觉得比较有意思图像风格转换。毕竟是初学,顺便把神经网络方面的知识也写在前面了,便于理解。...图像风格转换        以目前深度学习技术,如果给定两张图像,完全有能力让计算机识别出图像具体内容。...生成网络        对于生成网络,本质上是一个卷积神经网络,这里生成网络是一个深度残差网络,不用任何池化层,取而代之是用步幅卷积或微步幅卷积做网络内上采样或者下采样。...所以使用了一个预训练好用于图像分类网络φ,来定义系统损失函数。之后使用同样是深度卷积网络损失函数来训练我们深度卷积转换网络。        ...用一个特征损失来训练我们图像转换网络能让输出非常接近目标图像y,但并不是让他们做到完全匹配        (2)风格损失 内容损失惩罚了输出图像(当它偏离了目标y时),所以同样,我们也希望对输出图像去惩罚风格上偏离

    1.8K81

    基于深度学习图像增强综述

    上一篇论文中最大局限性是它对每一个数据集都要重新训练一个模型,不具有通用性,因此这篇文章中,作者提出一个新弱监督网络模型WESPE,输入数据和输出数据分别为低质量图像和高质量图像,但它们在内容上不需要对应...总的来说,这篇论文给我们提供了一种“无监督”做图像增强方法,并且使用U-Net加入全局特征,自适应权重WGAN和独立BN层来学习具有用户期望特征图像。...更具有实际意义。...标准下采样操作如max pooling, average pooling, strided convolutional 是不可逆,但本文中提出这种方式没有改变任何像素值,即没有丢失输入信息,这是提高深度学习模型性能关键之一...它可以在没有任何参考图像情况下量化自然或真实图像外观,提供类似于人类评估感知质量指数。 本文做学术分享,如有侵权,请联系删文。

    2K10

    图像内容深度」理解及其应用

    本科期间参与北京大学智能车环境感知项目,基于 LIDAR 图像理解工作发表在机器人顶级会议上。2015 年底加入腾讯,在 TEG 内部搜索部工程平台中心参与深度学习平台开发与应用。...我们吸收了传统方法与深度学习优点,开发了一套基于深度学习图像检索框架,填补了垂直领域图像搜索空白,与云搜一起支撑着各项业务。...但在垂直细分场景,我们发现,只利用这样通用特征仅能在类别上具有很好区分性。因此,在实际问题中,我们引入其他信息作为监督信号对 CNN 模型进行微调。...图:排序网络示意图 下图展示了在服饰样本集上,在 region2vec 算法输出线性空间上,使用 kNN 查找效果。当样本集继续扩大后,检索类别、款式相似性会更高。...,具体技术方案如下图所示: 图:垂直场景图像搜索框架 从上图框架可以看出,图文混排模式具有很高通用性,可以很快地切入各垂直领域,如人脸搜索、车辆搜索、食物搜索,OCR 等。

    2.7K63
    领券