立体视觉

该工具包包含了MATLAB中的立体视觉里程计算法及其源代码，适用于毕业设计和课程设计作业。所有代码经过严格测试，确保可直接运行，安全可靠。如有任何使用问题，请随时联系我们，我们将第一时间为您解答。

本项目提供了一套Matlab脚本，用于实现基于patchlet和逐点光度立体视觉的三维表面重建。该方法通过在二维图像的局部数据块（patchlet）中考虑生成强度和光源方向参数的线性组合，从而实现更准确的三维重建。与传统的对带噪声的二维图像进行平滑处理的方法相比，Patchlet Photometric Stereo方法在存在强噪声的情况下表现出更优越的性能。本项目包含四个示例命令和相应的PNG格式结果图，为光度立体视觉在三维重建任务中的应用提供新的算法实现思路。

本代码使用Matlab和Psychtoolbox-3 (PTB3)工具箱，实现了基于QUEST算法的立体视觉心理物理学实验刺激呈现程序。该程序能够呈现具有深度信息的随机点立体图，并通过QUEST算法自适应调整刺激参数，以高效准确地估计观察者的立体视锐度阈值。程序代码结构清晰，注释完整，方便研究者理解和修改。

StSD度量的简化版本考虑了不对称的结构失真和模糊，专注于提供对立体视频失真的可感知度量。这是基于Varuna De Silva、Hemantha Kodikararachchi和Ahmet Kondoz在IEEE图像处理期刊上发表的研究成果。

本程序利用水平集方法实现多相立体图像分割，支持多种分割公式选择。

通过图像变形处理抠像问题的立体方法。该项目由ENS Cachan的“计算机视觉高级方法”课程指导教授Nikos Paragios完成。项目重新实现并测试Michael Bleyer，Margrit Gelautz，Carsten Rother和Christoph Rhemann在其著作中介绍的算法。项目包括采集立体图像、校正和计算初始视差图等步骤。运行此项目需要Python 2.7及其opencv软件包的Python绑定。详细信息请参阅Report.tm文件。

立体视觉算法的测试，一直挺麻烦的，不是数据集不好找，就是算法不好调。立体声测试台 v0.1就比较省事，直接把多个作者的算法都打包好了，还顺手给你整合成统一接口。嗯，用起来还挺顺手，适合做算法横向对比。 图形界面的交互也还不错，点点按钮就能切换不同算法，响应也快。你要是想快速看看不同方法对某组图的效果，确实方便，不用自己一套套去跑脚本。 它内置了不少立体图像数据集，测试算法精度挺方便的。不过要注意啊，受限于 MathWorks 的文件发布政策，有些关键文件没法打包进去，有些功能会受影响。所以最好还是去它的完整版本链接下个完整版。 如果你做的是立体视觉匹配相关研究或者开发，用这个测试平台来跑 be

makestereofigv2 是一个 MATLAB 工具，可以将包含三维笛卡尔坐标图的 .fig 文件转换为三种格式的立体图像。

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