Switch Lab

shape matching and object recongnition using shape contexts

Shape Context 字符识别源码源码

在基于单目视觉的农业轮式移动机器人自主导航系统中, CCD摄像机标定是农业轮式移动机器 人正确和安全导航的前提和关键。摄像机标定确立了地面某点的三维空间坐标与计算机图像二维坐标之 间的对应关系,机器人根据该关系计算出车体位姿值自主导航。因此,根据CCD摄像机针孔成像模型,利 用大地坐标系中平面模板上已知的各点坐标,建立与计算机图像空间中各对应像素值之间的关系方程组, 在Matlab环境下拟合出摄像机各内外参数。实验结果表明:该方法可以正确完成CCD摄像机标定。

利用摄像机进行目标定位是计算机视觉领域一个具有 广泛应用前景的研究方向，通过摄像机所获取的图像的某些 特征，来判断所拍摄物体表面的某些特征，在交通监管（电子 警察）和机器人等方面有广泛的应用．在交通监管中，我们往 往需要通过图像来确定具体事物在现实空间中的具体位置 （世界坐标系），也称为空间定位．

多视视频编码是实现自由视角电视和三维立体电 视等应用的关键技术。为了有效地提高视间预测的效率, 该 文基于摄像机几何模型, 提出了一种新的视间预测算法, 其 特点是利用摄像机参数和深度信息对视差矢量进行预测, 并 运用亮度补偿工具和亚像素插值技术减少视差补偿误差。将 新的算法集成到目前最新的多视视频编码框架H. 264öAVC MVC 中后, 实验结果表明, 新的算法最高能节省32. 82% 的