matlab中灰色的代码Depth2HHA-python
介绍
此仓库在python3中实现了HHA编码算法。
HHA图像是一种编码算法，可以更好地利用深度图像，这是由在本文中：
。
该算法最初是在MATLAB中实现的，我组织了代码的MATLAB版本：。
在此仓库中，我使用python3获得与MATLAB代码完全相同的结果。
我们需要的是：
深度图
原始深度图像（可选）
相机矩阵
如果您对深度图像感到困惑或没有深度图像，请参阅。
用法
我已经在getHHA.py中提供了一个接口。
该函数名为getHHA（C，D，RD）
。
具体而言，它需要相机矩阵C
，深度图像D和原始深度图像RD
。
RD用于生成掩码以标记缺少的信息，因此，如果您没有原始深度图像，或者只想这样做，则可以使用getHHA（C，D，D）
。
D
=
cv2
.
imread
(
os
.
path
.
join
(
root
,
'0.png'
),
cv2
.
COLOR_BGR2GRAY
)
/
10000
RD
=
cv2
.
imread
(
os
.
path
.
join
(
root
,
'0_raw.pn
2021-08-05 16:56:14
1.48MB
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kinect-v2修复深度图像并用修复后图像进行彩色深度配准并，用opencv显示配准结果，并获取场景中所有点的三维坐标，用opengl显示三维场景
2021-08-05 16:28:43
15.11MB
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彩色图像和相应的每像素深度图是 3D 视频表示的一种方法。 该程序基于 DIBR，执行立体视图生成。 深度图根据 MPEG N8038 信息性建议进行解释，并呈现视图。 根据背景像素外推法填充遮挡。
cd2lr.m 是 DIBR 的代码。 cd2lrluma.m 是相同的代码，但仅适用于亮度分量。 用户可以先运行 demo_cd2lr.m。
作者要感谢微软研究院为演示目的提供“芭蕾”序列。
yuvimport.m 是 yuv 工具箱中的一个函数，可以在http://sprljan.com/nikola/matlab/yuv.html找到。 这个工具箱可以执行许多与 yuv 相关的功能。
如果您无法获得 yuv 工具箱，请与我联系
2021-06-01 16:03:17
726KB
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在用ImageData中的planes[0]的数据初始化mat时，mat的格式应与深度帧获取的格式相对应，步进大小始终都为ImageData.pitches[0]/sizeof(uchar)
3.在用OpenCV中的mat来存储RealSense R200的深度和彩色图像时，这一步很多人因为没有弄清楚realsense中数据源的格式，都是写循环来存入mat，遍历一遍损失了很多时间，虽然更为妥当，但不适合实时处理。笔者推荐直接用mat的重载构造函数。
Mat(int rows, int cols, int type, void* data, size_t step=AUTO_STEP);
rows为图像宽，cols为图像高，data为深度或彩色数据对应的指针，step为存数据时步进的大小
2021-04-24 14:42:05
3KB
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