计算机视觉应用领域的核心问题是 3D 物体的位置与方向的估计，这与对象感知有关（如增强现实和机器人操作）。在这类应用中，需要知道物体在真实世界中的 3D 位置，以便直接对物体进行操作或在其四周正确放置模拟物。
来自密歇根大学、网易伏羲AI实验室、北航的团队共同研发了一款AI项目——Neural Magic Eye，就专门从2D图像中识别3D物体来。
从立体图像或视频帧中进行遮挡物的检测，对许多计算机视觉应用而言都是非常重要的。先前的研究重点主要是将其与视差或光流的计算捆绑在一起，这导致了严重的 chicken-and-egg 问题。在本文中，我们利用卷积神经网络来解决传统交错的计算框架中遮挡物检测问题。
3D立体成像技术通常用于焊线（bonding wire）检查，但存在许多挑战。其中挑战之一是难以使用块匹配算法来解决对应问题，因为某些焊线可能具有无纹理的水平结构。对于这样的对象，对应搜索可能失败或执行低效，因为算法的图像内容对于水平方向上的多个块是相同的。
文章：Dive Deeper into Rectifying Homography for Stereo Camera Online Self-Calibration
本文中，我们将讨论立体视觉，这是一种使用两个或多个摄像机来生成全视场三维测量的机器视觉技术。
这可不是只能从正面观察的二维投影，也不是计算机渲染的特效，而是真实存在于物理空间，能从任何角度观察的“立体”图像。
AR/VR的兴起，让我们喜欢上了3D电影和视频，前提是你需要戴上一副3D眼镜才能感受到3D效果。那么，它是如何工作的？当屏幕只是平面时，我们如何体验3D效果？其实，这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。
立体图 描述 小渊是个聪明的孩子，他经常会给周围的小朋友们讲些自己认为有趣的内容。最近，他准备给小朋友讲解立体图，请你帮他画出立体图。 小渊有一块面积为m*n的矩形区域，上面有m*n个边长为1的格子，
选自arXiv 作者：Dongdong Chen等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 近年来，在自然图像上再现名画风格的风格转换技术成为内容创作的热门话题。例如，最近的电影「至爱梵高」是第一部完全由训练有素的艺术家制作的动画电影。然而，目前还没有将风格转换应用于立体图像或视频的技术。现有的风格迁移方法会使左右视图不一致的风格化纹理，研究者通过解决该问题，突破了立体风格迁移的一大瓶颈。 立体 3D 正在成为一种大众消费媒体，例如 3D 电影、电视以及游戏。现在，随着头戴式 3D 显示器（
本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
文章：Monocular Depth Estimation Based On Deep Learning: An Overview
大部分情况下，我们可以从ic的datasheet或者结构件的规格书找到高度，但是少部分情况下，我们并不清楚或者接触不到，这时候应该怎么办呢？
一. 图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候，会发生一些几何畸变，例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时，需要对图像进行旋转、平移等处理。在进行三维景物显示时，需要进行三维到二维平面的投影建模。因此，图像几何变换是图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1. 齐次坐标： 齐次坐标表示是计算机图形
逐像素的真实尺度深度数据的大量获取，是具有挑战性的任务。为了克服这个限制，自监督学习已经成为一个有希望的替代训练模型，用来执行单目深度估计。本文中，我们提出了一系列的改进手段，用来提升自监督深度学习深度估计方法的精度。
尽管运动恢复结构（SfM）作为一种成熟的技术已经在许多应用中得到了广泛的应用，但现有的SfM算法在某些情况下仍然不够鲁棒。例如，比如图像通常在近距离拍摄以获得详细的纹理才能更好的重建场景细节，这将导致图像之间的重叠较少，从而降低估计运动的精度。在本文中，我们提出了一种激光雷达增强的SfM流程，这种联合处理来自激光雷达和立体相机的数据，以估计传感器的运动。结果表明，在大尺度环境下，加入激光雷达有助于有效地剔除虚假匹配图像，并显著提高模型的一致性。在不同的环境下进行了实验，测试了该算法的性能，并与最新的SfM算法进行了比较。
作者：Weikun Zhen Yaoyu Hu Huai Yu Sebastian Scherer
提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方法。我们的方法，称为Stereo R-CNN，扩展了Faster R-CNN的立体输入，以同时检测和关联目标的左右图像。我们在立体区域建议网络(RPN)之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标维数，并结合二维左右框来计算粗略的三维目标边界框。然后，我们恢复准确的三维包围框，以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督，但是，优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明，我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。
文章：Vision-based Large-scale 3D Semantic Mapping for Autonomous
网址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php
干细胞——单身狗最后的福音 干细胞，被称为“万能细胞”，之前在 Science发布2016年度科学突破 里说过这个神奇的东西： 日本的科学家将小鼠的干细胞制作成成熟的受精卵细胞，然后这个受精卵成长成了健康的小鼠...... 太快了，我们慢放一下这个故事： 一只小鼠 → 从这只小鼠的体内获得干细胞 → 培养成受精卵 → 成长为另一只健康的小鼠 没有世纪佳缘、没有相亲、没有小蓝瓶、没有啪啪啪、更没有戒烟戒酒......一个单身的小鼠，通过干细胞，成功的得到了它百亿资产的继承人！干细胞到底是什么东西？ 干细
文章：3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey
标题：Stereo Plane SLAM Based on Intersecting Lines
与基于 CNN 的方法相比，基于 Transformer 的方法由于能够对远程依赖性进行建模，因此取得了令人印象深刻的图像恢复性能。然而，SwinIR 等算法采用基于窗口的局部注意力策略来平衡性能和计算开销，这限制了使用大感受野来捕获全局信息并在早期层中建立长依赖关系。
据我了解，目前国内很多大学是没有开设FPGA相关课程的，所以很多同学都是自学，但是自学需要一定的目标和项目，今天我们就去看看常春藤盟校Cornell University 康奈尔大学开设的FPGA项目课程，大部分课程是有源码的，而且和国内使用习惯类似都是Verilog开发，还是很有借鉴意义的。
涉及到x、y、z三组数据，而x、y这两组数据可以看做是在Oxy平面内对坐标进行采样得到的坐标对(x,y)。表中一共有7*7=49个数据，我们分别标出来，得到下图
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2008.08218v3.pdf
在监督学习的回归问题中，代价函数就是用于找到最优解的目的函数，反应了预测函数的准确性。代价函数的值越小，说明在回归问题的中，计算机程序对数据拟合的越好。也就是假设函数越正确。
摘要：道路的路面状况，特别是几何轮廓，对自动驾驶车辆的行驶性能有着巨大影响。基于视觉的在线道路重建技术能够提前获取精确的道路信息，具有很大的潜力。然而，现有的解决方案如单目深度估计和立体匹配的性能还比较一般。最近的鸟瞰视图（Bird’s-Eye-View，BEV）感知技术为更可靠准确的重建提供了巨大的潜力。
立体匹配是立体视觉研究中的关键部分（双目匹配与深度计算（三角化），直接法中也有一定关系）。其目标是在两个或多个视点中匹配相应像素点，计算视差。通过建立一个能量代价函数，对其最小化来估计像素点的视差，求得深度。如图：双目视差与深度的关系
Adobe After Effects是一款非常流行的动态图形设计和视频合成软件。它具备强大的视频编辑、合成、特效、3D制作和动画制作等功能，能够帮助用户轻松地制作专业水准的影视作品和动态图形设计。
这个专栏本不计划继续更新，掌握零基础必看之数学建模索引中的所有内容，美赛M奖应该唾手可得。但是，再往上，进阶到<1%的F奖和O奖，除了模型与运气，更大程度上依赖于插图的美观程度。有人戏称，美赛是作图大赛。确有其道理，精致、良好的图像不仅能够更清晰准确地表达思想，而且能极大提高审阅人的印象分。 因此，我开设此专栏的番外篇，主要针对论文的画图问题，记录分享相关的经验、技巧，后期会挑一些优秀论文的部分图片来进行复现。
http://www-scf.usc.edu/~choyingw/works/GAIS-Net/WSAD/CVPRW_CameraReady.pdf
我们平常看到的搜索结果都是普普通通，并没有什么特别。但实际上有很多关键字会搜索出意想不到的结果，我们一起来看看有哪些有趣的搜索结果吧
Portainer是一个开源的Docker轻量级可视化工具，它提供了一个直观的Web界面，让你轻松管理和监控Docker容器、镜像和网络等。之前在文章《Linux Docker 图形化工具 Portainer远程访问》中我们讲了如何使用Docker部署一个Portainer，并结合cpolar内网穿透实现了公网访问成功。本篇文章教大家如何在Portainer创建Nginx容器，并且部署一个静态站点实现公网访问。
本人在学习完制作双波源干涉现象的的二维Contour Plots图像之后，发现 plotly 还有3D 图像制作，也就是3D Surface Plots，这个更能展示双波源干涉现象的结果，果然学之。中间有些地方要说明一下，3D Surface Plots图表默认的底部是正方形，所以我采用了100*100的干涉图，然后加上一层透明的图标，让图像压扁，不然图标的上下限就是波动位置，看起来非常不雅观。
最近在搞opencv来做一些简单的图像识别，既然涉及到图像识别，那么首先我们要把图像重新认识一下，大部分人看到一张照片可能就是单纯的一张照片，在一些做图像处理的人的眼中，可不就这么简单了。 计算机图形的分类 （1）位图（Bitmap） 也叫做点阵图，删格图象，像素图，简单的说，就是最小单位由象素构成的图，缩放会失真。构成位图的最小单位是象素，位图就是由象素阵列的排列来实现其显示效果的，每个象素有自己的颜色信息，在对位图图像进行编辑操作的时候，可操作的对象是每个象素，我们可以改变图像的色相、饱和度、明度，从而
爆炸图，其实是一个外来词汇，英文的名称是Exploded Views。在日常生活中，购买的各种各样的日常生活用品的使用说明书上都有装配示意图，它是图解说明各构件的。可以说这个具有立体感的分解说明图就是个最简单的爆炸图。具体点说是轴测装配示意图。同时国家标准也作了相应规定，要求工业产品的使用说明书中的产品结构优先采用立体图示。可以说爆炸图就是立体装配图。
谷歌的研究人员开发了一个基于深度学习的系统，可以将立体相机，VR相机和双镜头相机（如iPhone 7或X）拍摄的静态图像转换为短视频。
Yuya Yamamoto, Juhan Nam, Hiroko Terasawa
Invesalius是专门应用于医学图像3D重建，输入数据必须是一个序列的2D的DICOM图像，可以是CT或者是MRI序列，输出的是3D表面轮廓，该工具就是为生成解剖学的物理模型而做准备的。该软件在Windows，Linux和MAC中兼容，使其易于实施。下载地址：https://www.cti.gov.br/pt-br/invesalius#download。
标题：End-to-End Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection
Kimera是C++实现的一个具有实时度量的语义SLAM系统，使用的传感器有相机与IMU惯导数据来构建环境语义标注的3D网格，Kimera支持ＲＯＳ运行在ＣＰＵ上的高效模块化的开源方案。包含了四个模块：
编者按：从3D雷达、图像到语义等数据类型，从交通灯到车辆、行人等路上目标，包括多种复杂交通场景的全球二十多个自动驾驶数据集概览及索引。
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读9分钟本文为你带来CNN相关的新论文。 1. Deformable CNN and Imbalance-Aware Feature Learning for Singing Technique Classification Yuya Yamamoto, Juhan Nam, Hiroko Terasawa https://arxiv.org/pdf/2206.12230 歌唱技术是利用音色、音高和声音的其他成分的时间波动来进行富有表现力的声乐表演。它们
NVIDIA在其GitHub代码库上提供了Isaac ROS Visual Visual SLAM，这是一款领先的VSLAM（视觉同时定位与建图）ROS 2软件包。
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