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在计算摄影学的研究和应用中,计算机视觉(Computer Vision)技术扮演了至关重要的角色。计算机视觉不仅帮助我们理解和处理图像和视频数据,还为我们提供了...
到目前为止,我已经给各位介绍了各种各样的端到端立体匹配算法,当这些算法在处理与其训练集的特性类似的图像时,大多能够取得非常不错的匹配结果。然而,如果待匹配的图像...
在上一篇文章90. 三维重建25-立体匹配21,训练端到端的立体匹配模型的不同监督强度中,我们描述了训练端到端立体匹配网络的不同监督程度的方法,包括有监督学习、...
我们已经通过多篇文章讲解了端到端的立体匹配模型的各种细节问题,不过还没有回答一个问题:这样的模型如何训练?那么这一篇文章就来谈论这个问题。
在上一篇文章88. 三维重建23-立体匹配19,端到端立体匹配深度学习网络之怎样估计立体匹配结果的置信度?中,我介绍了在立体匹配网络中引入置信度的好处,以及几篇...
到目前为止,我已经介绍了很多立体匹配技术,它利用两幅图像的视差来重建三维场景。我们可以把立体匹配技术用在很多领域,像我所讲的将它应用在手机上进行大光圈的虚化渲染...
在数码成像技术迅猛发展的当今时代,对图像质量的追求已经穿越了摄影的艺术领域,深入到了相机与手机的设计、生产和制造的每一个环节。不论是对那些致力于把握每一道光线的...
上一篇文章86. 三维重建21-立体匹配17,端到端立体匹配深度学习网络之如何获得高分辨率的视差图我们讲了端到端深度学习网络中获取高分辨率视差图的各种方法,我们...
Photoshop 脚本是一种编程语言,允许用户自动执行 Photoshop 中的一系列任 务。这些脚本可以用来自动化重复的任务,创建复杂的效果,或者与其他应用...
上一篇文章85. 三维重建20-立体匹配16,端到端立体匹配深度学习网络之视差计算我们讲了端到端深度学习网络中视差计算的方法,我们看到应用到端到端立体匹配时,视...
在我的上一篇文章84. 三维重建19-立体匹配15,端到端立体匹配深度学习网络之代价体的计算和正则化中,我们学习到了端到端立体匹配网络的代价体计算及正则化的过程...
在我的上一篇文章83. 三维重建18-立体匹配14,端到端立体匹配深度学习网络之特征计算中,我为你介绍了基于深度学习的立体匹配算法的最新思想:端到端的立体匹配网...
角放大率(Angular Magnification)是一种描述光学设备,如望远镜或显微镜,改变物体视角大小能力的参数。具体而言,它是通过光学设备观察物体时,所...
轴向放大率(Longitudinal Magnification)是描述在光学系统中,像的轴向尺寸与物的轴向尺寸的比值。在光学中,轴向放大率密切关联到fores...
垂轴放大率(Transverse Magnification)是指光学系统中,像的垂轴尺寸与物的垂轴尺寸的比值。它是评估光学系统放大或缩小图像能力的一个重要参数...
我在上两篇文章81. 三维重建16-立体匹配12,深度学习立体匹配之 MC-CNN和82. 三维重建17-立体匹配13,深度学习立体匹配的基本网络结构和变种中...
薄透镜等式(Thin-Lens Equation),也称为透镜制造者公式(Lensmaker’s Formula),是一个特殊的光学公式,揭示了物距、像距、透镜...
正透镜(Positive Lens)和负透镜(Negative Lens)是光学系统中的两个基本元素,它们分别定义了透镜如何聚焦和散焦光线。正透镜和负透镜是由实...
实像(Real Image)和虚像(Virtual Image)是光学术语,它们描述了由透镜、镜子或其他光学系统形成的像(即视觉效果或图像)的性质。这些概念在理...
非球面透镜(Aspheric lens)是一种特殊的透镜,它的表面形状并非简单的球面,而是更复杂的形状。在理想情况下,非球面透镜能够改善光学系统的性能,减小光线...
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