单目深度估计，单幅图像的深度估计

本文目录一览

1，单幅图像的深度估计
2，怎么区别单目和多目运算
3，基于深度学习的单目图像深度估计有哪些比较
4，在计算机视觉中单目是不是也能得到深度信息
5，单目双目运算符怎么回事前置和后置的区别C
6，单目视觉里程计此方法可以用于什么方面

1，单幅图像的深度估计

http://scholar.ilib.cn/A-jsjxb200004007.html 这里有你想要的吧

困难再看看别人怎么说的。

单幅图像的深度估计

2，怎么区别单目和多目运算

我只知道java中单目运算符就是只有需要一个操作数的运算符，如：--、++同理，双目运算符就是需要两个操作数的运算符，如：+、-、*、/、= 等。三目运算符只有一个 ? : 。（需要三个操作数）

怎么区别单目和多目运算

3，基于深度学习的单目图像深度估计有哪些比较

1、单目视觉是无法准确获得深度信息的，即只能得到平面信息。不能得到立体信息。深度信息，不一定指目标到相机之间的距离，也可以反应其它的信息，如某个物体的信息、相对位置之类的。不过一定都是跟光轴方向的深度有关。单目视觉可以测量距离，...3601

图像深度是指这个图像包含的颜色是用多少位的颜色来生成的，常见的有2位，4位，16位，256位，这就是彩色了。显示深度是指图片展示时所用的多少位的颜色，高清的图有可能只用256位色来展示。

基于深度学习的单目图像深度估计有哪些比较

4，在计算机视觉中单目是不是也能得到深度信息

单目运算符是指：运算对象只有一个的运算符；如：取正（+）、取负（-）、取反（^）、或（|）、与（&）等等；双目运算符是运算对象有两个的；如：加(+)减(-)乘(*)除（/）、自加（++）、自减（--）、逻辑与（||）、逻辑或（&&）、取余（%）、赋值（=）等；三目运算符在c语言中我知道的就一个（？：），主要是：(表达式1？表达式2：表达式3)其用法是：当表达式1的值为真，执行表达式2，并以表达式2的值为此表达式的值；当表达式1值为假，就跳过表达式2，去执行表达式3，并以表达式3的值作为表达式的值；

5，单目双目运算符怎么回事前置和后置的区别C

目就是操作数，单目就是一个操作数的操作符，比如正负号，++ --，作用域操作符；双目就是两个操作数的。前置自增/自减是先将自身变量改变在参与表达式运算，而且前置运算返回的是左值也就是变量，比如++i = 6，而后置的是先用本来的数值参与表达式运算，再改变其自身的值，并且后置运算返回的是右值也就是常量i++ = 6就是错的，这一点很重要，比如 i = 6; cout << i++ << ++i << endl; 最终输出的结果会是78，因为表达式是从右往左算，先算++i，所以i = 7,再算i++,所以首先输出7，因为有i++所以i最终为8，并且第二个位置输出的是变量的值，所以就是78

单目是指只有一个运算数的运算符，称为单目运算符．双目是指有两个运算数的运算符．前置和后置的主要区别在于如果是前置运算符的话，运算数本身先计算，然后再参与其他运算数的运算，而后置运算符的话，运算数先参与其他运算符的计算，然后本身再运算

6，单目视觉里程计此方法可以用于什么方面

视觉里程计主要用于移动机器人的定位导航。目前已经成功用于太空探索以及MAV导航。视觉里程计是计算机视觉理论在机器人技术领域的一个重要应用,是自主型机器人自主定位导航方法研究中的热点之一。非结构化环境下的机器人定位技术可以分为以码盘和惯导为代表的相对定位方法和以GPS为代表的绝对定位方法两类。相对定位方法是通过精确估计机器人位姿变化和航迹推算算法实现机器人高精度自主定位。而码盘式里程计不适用于高滑动性地表环境,惯导则存在随作业时间增加产生较大漂移的问题。在机器人长时间、大范围作业条件下,两者均需进行周期性校正。GPS技术的应用范围目前仍仅限于地球的地表环境,且存在易受干扰和卫星故障等不确定因素的影响。随着机器人应用领域的不断扩展,对机器人自主定位方法提出了更高的要求,如极地和深空星球探测等,现有技术方法存在的局限性日益突显出来,已难以满足其技术需求。视觉里程计从机器人运动过程获取的环境图像中提取环境特征,根据相机成像投影模型和环境特征的图像坐标变化,估计机器人的位姿变化,是一种被动非接触测量方式的机器人相对定位方法。相比于码盘式里程计、惯导和GPS等定位方法,视觉里程计具有累积误差小、不受环境地表特性和应用空间限制等突出的优点。已有视觉里程计方法的研究成果表明其误差呈非单应性,即使在高滑动地表环境条件下,仍能有效将机器人长时间运动的定位累积误差控制在一定范围内,是解决机器人在GPS无法应用环境下精确自主定位问题的一种有效技术途径。本文以视觉里程计的位姿估计精度和实时性作为研究目标,着力解决环境特征点提取和跟踪、特征点三维重建及其不确定度、光流估计和位姿估计等关键技术问题,分别对单目、双目和多目视觉里程计方法进行了算法研究及实验验证。实验结果表明了本文提出的视觉里程计方法,能够在不依赖GPS的条件下对长时间运动的机器人进行精确定位。在特征点匹配中,通过Fusiello算法对立体视觉图像进行极线校正,结合最大视差约束,使特征点匹配搜索范围从二维降至一个一维区间。提出了一种改进的MNCC特征点相关性算法,能够强化环境的纹理特征,并对光照变化具有较好的鲁棒性,从而提高了特征点相关性计算的稳定性。根据正确跟踪特征点对应的空间点与机器人相对运动一致的原理,滤除误匹配和误跟踪的特征点。通过协方差矩阵描述了特征点三维重建的不确定度,通过加权优化算法,可有效减小特征点三维重建误差对机器人位姿估计精度的影响。根据重建的空间点三维坐标变化,估计机器人的位姿变化,是一个等式约束的非线性优化问题。首先利用Lagrange定理将其转化为一个无约束的非线性最优化问题,根据特征点三维重建的不确定度均衡其在最小二乘估计中的作用,通过RANSAC法和加权最小二乘法估计位姿变化的初值。通过Rodrigues公式,将待估计的位姿参数减少至6个,采用稀疏LM算法对机器人位姿估计初值进行快速的非线性优化,获得更为精确的位姿估计结果。提出了一种基于直线约束光流的单目视觉里程计方法,并给出了直线约束光流的定义。通过对直线平面运动进行分解,利用两个平移运动参数和一个旋转运动参数,描述一条直线段在图像中的运动场。这样做的优点在于,首先直线约束光流的计算量小,计算速度快,解决了传统光流计算精度与耗时矛盾的问题。其次,直线约束光流的图像运动参数与机器人空间平面运动的位姿参数分别相对应,可根据相机成像投影模型,建立直线光流与机器人平面运动位姿变化量的映射关系,直接分别求解机器人的平面运动位姿参数,避免了由旋转运动导致的非线性求解问题。

1单目视觉里程计可以用web camera.2相机在运动过程中连续两帧之间会存在overlap,即会同时观测到三维世界中的某些场景以及特征点。而这些场景特征点会投射到2d图片上，通过图片的对齐或者特征的匹配，可以找到前后图片上特点或patch的对应关系。利用相机的成像几何模型（包括相机参数）以及约束，可以求出两帧之间的运动信息（旋转矩阵r和平移t）。这样我们就可以得到一系列的相机相对变化矩阵，从而可以推出相机的姿态信息。3目前单目vo主要分为基于特征的和直接的方法。基于特征的方法是在图片上提取特征，通过特征匹配，最小化reprojection error来估计运动信息；而直接的方法则直接作用于pixels，通过图片对齐,最小化photometric error。