CN105046642A - 一种图像及视频球面化处理方法与装置 - Google Patents
一种图像及视频球面化处理方法与装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105046642A CN105046642A CN201510320901.3A CN201510320901A CN105046642A CN 105046642 A CN105046642 A CN 105046642A CN 201510320901 A CN201510320901 A CN 201510320901A CN 105046642 A CN105046642 A CN 105046642A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- mtd
- coordinate system
- spherical
- distance matrix
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 74
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 18
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 6
- 238000005563 spheronization Methods 0.000 claims 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 11
- 230000009466 transformation Effects 0.000 abstract description 9
- 238000013507 mapping Methods 0.000 abstract description 8
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 abstract description 4
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明涉及图像处理技术领域,公开一种图像及视频球面化处理方法与装置。本发明方法通过数学模型推导出图像变换中球面化算法的算法原理,得到图像变换的映射函数,并且针对软硬件上的实现,对模型进行了优化。处理效果逼真,无漏点和丢失信息的问题。立体效果强,处理结果形象,可实时实现。在三维虚拟空间中通过同样方法也可以直接映射到球体表面上。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种图像及视频球面化处理方法与装置。
背景技术
滤镜用来实现图像的各种特殊效果,操作非常简单,为大众娱乐增加了乐趣,也为图像后期的专业人员,让图像和视频取得最佳艺术效果。图像和视频的球面化处理是图像变换中的一种,是将一幅图形处理成有球面立体感的图形。图像变换算法通常有两种设计:一种是通过构造数据模型推导出它的模拟的映射函数。其特点是算法简单,实现方便快捷,缺陷是处理效果不是很理想,处理结果较主夸张。另一种是通过数据模型分析,推导出其真实映射函数。特点是处理效果逼真,映射准确。缺点是并非所有的图像变换算法都有准确的数学模型与其对应,寻找映射函数比较困难。
发明内容
本发明实施例的目的在于提出一种图像及视频球面化处理方法,旨在解决现有技术球面化滤镜处理方法处理效果不理想或较困难的问题。
本发明实施例是这样实现的,一种图像球面化处理方法,所述方法包括以下步骤:
获取待处理图像A;
获取所述图像A的在第一坐标系中球面参数,所述球面参数包括图像A的球面位置坐标(x,y),球面半径r;
根据所述球面参数,以图像A中的(x,y)为原点,图像A的水平行为X轴,纵向列为Y轴,建立第二坐标系;
根据所述第二坐标系与球面半径r,构建距离矩阵模板D;
根据所述距离矩阵模板D,以第一坐标系为基,在以图像A中位置坐标(x,y)为中心的(2r+1)×(2r+1)正方形区域H内进行滤波,得到图像B;
输出图像B。
本发明实施例的另一目的在于提出一种图像球面化处理装置,所述装置包括:
待处理图像获取模块,用于获取待处理图像A;
球面参数获取模块,用于获取所述图像A在第一坐标系中的球面参数,所述球面参数包括图像A的球面位置坐标(x,y),球面半径r;
第二坐标系创建模块,用于根据所述球面参数,以图像A中的(x,y)为原点,图像A的水平行为X轴,纵向列为Y轴,建立第二坐标系;
距离矩阵模板构建模块,用于根据所述第二坐标系与球面半径r,构建距离矩阵模板D;
滤波模块,用于根据所述距离矩阵模板D,以第一坐标系为基,在以图像A中位置坐标(x,y)为中心的(2r+1)×(2r+1)正方形区域H内进行滤波,得到图像B;
图像输出模块,用于输出图像B。
本发明的有益效果
本发明通过数学模型推导出图像变换中球面化算法的算法原理,得到图像变换的映射函数,并且针对软硬件上的实现,对模型进行了优化。处理效果逼真,无漏点和丢失信息的问题。立体效果强,处理结果形象,可实时实现。在三维虚拟空间中通过同样方法也可以直接映射到球体表面上。
附图说明
图1是本发明优选实施例一种图像球面化处理方法流程图;
图2是本发明优选实施例一种图像球面化处理装置结构图;
图3是本发明优选实施例一种视频球面化处理方法流程图;
图4是本发明优选实施例一种视频球面化处理装置结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图和实施例,对本发明进行进一步详细说明,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分。应当理解,此处所描写的具体实施例,仅仅用于解释本发明,并不用以限制本发明。
本发明实施例通过数学模型推导出图像变换中球面化算法的算法原理,得到图像变换的映射函数,并且针对软硬件上的实现,对模型进行了优化。处理效果逼真,无漏点和丢失信息的问题。立体效果强,处理结果形象,可实时实现。在三维虚拟空间中通过同样方法也可以直接映射到球体表面上。
实施例一
图1是本发明优选实施例一种图像球面化处理方法流程图;所述方法包括以下步骤:
S101,获取待处理图像A。
S102,获取所述图像A的球面参数,所述球面参数包括图像A的球面位置坐标(x,y),球面半径r;
球面位置坐标(x,y)为以图像A的左下角为原点o,在图像A中建立水平X轴,垂直Y轴第一坐标系中的坐标点;球面位置坐标(x,y)及球面半径r由用户输入或设置。
S103,根据所述球面参数,以图像A中的(x,y)为原点,图像A的水平行为X轴,纵向列为Y轴,建立第二坐标系(即笛卡尔坐标系)。
S104,根据所述第二坐标系与球面半径r,构建距离矩阵模板D;
所述构建距离矩阵模板D具体为:
其中:D为(2r+1)×(2r+1)方阵;
S105,根据所述距离矩阵模板D,以第一坐标系为基,在以图像A中位置坐标(x,y)为中心的(2r+1)×(2r+1)正方形区域H内进行滤波,得到图像B。
滤波公式为:
其中,
bij表示以第一坐标系为基,图像B中的第i行,第j列像素;aij表示以第一坐标系为基,图像A中的第i行,第j列像素;ast表示以第一坐标系为基,图像A中的第s行,第t列像素;di-xj-y为距离矩阵模板D中第i-x排第j-y列的元素值。
S106,输出图像B。
实施例二
图2是本发明优选实施例一种图像球面化处理装置结构图;所述装置包括:
待处理图像获取模块,用于获取待处理图像A。
球面参数获取模块,用于获取所述图像A的球面参数,所述球面参数包括图像A的球面位置坐标(x,y),球面半径r;所述位置坐标(x,y)是以图像A的左下角为原点o,在图像A中建立水平X轴,垂直Y轴第一坐标系中的坐标点;球面位置坐标(x,y)及球面半径r由用户输入或设置。
第二坐标系创建模块,用于根据所述球面参数,以图像A中的(x,y)为原点,图像A的水平行为X轴,纵向列为Y轴,建立第二坐标系;
距离矩阵模板构建模块,用于根据所述第二坐标系与球面半径r,构建距离矩阵模板D;
所述构建距离矩阵模板D具体为:
其中:D为(2r+1)×(2r+1)方阵;
滤波模块,用于根据所述距离矩阵模板D,以第一坐标系为基,在以图像A中位置坐标(x,y)为中心的(2r+1)×(2r+1)正方形区域H内进行滤波,得到图像B。
滤波公式为:
其中,
bij表示以第一坐标系为基,图像B中的第i行,第j列像素;aij表示以第一坐标系为基,图像A中的第i行,第j列像素;ast表示以第一坐标系为基,图像A中的第s行,第t列像素;di-xj-y为距离矩阵模板D中第i-x排第j-y列的元素值。
图像输出模块,用于输出图像B。
实施例三
图3是本发明优选实施例一种视频球面化处理方法流程图;所述方法包括以下步骤:
S201,获取待处理视频源。
S202,获取预先构建的距离矩阵模板D;
预先构建距离矩阵模板D的方法与实施例一中构建距离矩阵模板D相同,包含以下步骤:
S2021,获取待处理图像A。
S2022,获取所述图像A的球面参数;所述球面参数包括图像A的球面位置坐标(x,y),球面半径r;
球面位置坐标(x,y)为以图像A的左下角为原点o,在图像A中建立水平X轴,垂直Y轴第一坐标系中的坐标点;球面位置坐标(x,y)及球面半径r由用户输入或设置。
所述图像A可以为所述视频源中的视频帧图像,或者仅仅满足在图像A的球面位置坐标(x,y)中,x不大于所述视频帧图像的宽度,y不大于所述视频帧图像的长度;
S2023,根据所述球面参数,以图像A中的(x,y)为原点,图像A的水平行为X轴,纵向列为Y轴,建立第二坐标系(即笛卡尔坐标系)。
S2024,根据所述第二坐标系与球面半径r,构建距离矩阵模板D;
所述构建距离矩阵模板D具体为:
其中:D为(2r+1)×(2r+1)方阵;
S203,获取当前视频帧图像;
S204,根据所述距离矩阵模板D,以第一坐标系为基,在以当前视频帧图像中位置坐标(x,y)为中心的(2r+1)×(2r+1)正方形区域H内进行滤波。
滤波公式为:
其中,
a'ij表示以第一坐标系为基,当前视频帧图像中的第i行第j列像素;ast'表示以第一坐标系为基,当前视频帧图像中的第s行第t列像素;di-xj-y为距离矩阵模板D中第i-x排第j-y列的元素值。
S205,判断下一帧是否存在,如是则进入步骤S203;否则,进入步骤S206。
S206,输出当前视频帧。
实施例四
图4是本发明优选实施例一种视频球面化处理装置结构图。所述装置包括:
距离矩阵模板构建装置,用于构建距离矩阵模板D;
所述距离矩阵模板构建装置包括待处理图像获取模块、球面参数获取模块、第二坐标系创建模块、距离矩阵模板构建模块,
待处理图像获取模块,用于获取待处理图像A。
球面参数获取模块,用于获取所述图像A的球面参数,所述球面参数包括图像A的球面位置坐标(x,y),球面半径r;所述位置坐标(x,y)是以图像A的左下角为原点o,在图像A中建立水平X轴,垂直Y轴第一坐标系中的坐标点;球面位置坐标(x,y)及球面半径r由用户输入或设置。
第二坐标系创建模块,用于根据所述球面参数,以图像A中的(x,y)为原点,图像A的水平行为X轴,纵向列为Y轴,建立第二坐标系;
距离矩阵模板构建模块,用于根据所述第二坐标系与球面半径r,构建距离矩阵模板D;
所述构建距离矩阵模板D具体为:
其中:D为(2r+1)×(2r+1)方阵;
dmn为距离矩阵模板D中第m排第n列的元素值;
待处理视频源获取模块,用于获取待处理视频源。
距离矩阵模板获取模块,用于获取预先构建的距离矩阵模板D;
当前视频帧图像获取模块,用于获取当前视频帧图像;
滤波模块,用于根据所述距离矩阵模板D,以第一坐标系为基,在以当前视频帧图像中位置坐标(x,y)为中心的(2r+1)×(2r+1)正方形区域H内进行滤波;
滤波公式为:
其中,
a'ij表示以第一坐标系为基,当前视频帧图像中的第i行第j列像素;ast'表示以第一坐标系为基,当前视频帧图像中的第s行第t列像素;di-xj-y为距离矩阵模板D中第i-x排第j-y列的元素值。
下一帧判断模块,用于判断下一帧是否存在,如是则进入当前视频帧图像获取模块;否则,进入帧输出模块。
帧输出模块,用于输出当前视频帧。
本领域的普通技术人员可以理解,实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序指令相关硬件来完成的,所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,所述的存储介质可以为ROM、RAM、磁盘、光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (14)
1.一种图像球面化处理方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
获取待处理图像A;
获取所述图像A的在第一坐标系中球面参数,所述球面参数包括图像A的球面位置坐标(x,y),球面半径r;
根据所述球面参数,以图像A中的(x,y)为原点,图像A的水平行为X轴,纵向列为Y轴,建立第二坐标系;
根据所述第二坐标系与球面半径r,构建距离矩阵模板D;
根据所述距离矩阵模板D,以第一坐标系为基,在以图像A中位置坐标(x,y)为中心的(2r+1)×(2r+1)正方形区域H内进行滤波,得到图像B;
输出图像B。
2.如权利要求1所述的图像球面化处理方法,其特征在于,
所述第一坐标系为以图像A的左下角为原点o,以图像A中水平X轴,垂直Y轴建立的坐标系;
所述球面位置坐标(x,y)为第一坐标系中的坐标点。
3.如权利要求1所述的图像球面化处理方法,其特征在于,
所述球面位置坐标(x,y)及球面半径r由用户输入或设置。
4.如权利要求3所述的图像球面化处理方法,其特征在于,
所述构建距离矩阵模板D具体为:
其中:D为(2r+1)×(2r+1)方阵;
dmn为距离矩阵模板D中第m排第n列的元素值。
5.如权利要求4所述的图像球面化处理方法,其特征在于,所述“在以图像A中位置坐标(x,y)为中心的(2r+1)×(2r+1)正方形区域H内进行滤波”中,
滤波公式为:
其中,
bij表示以第一坐标系为基,图像B中的第i行,第j列像素;aij表示以第一坐标系为基,图像A中的第i行,第j列像素;ast表示以第一坐标系为基,图像A中的第s行,第t列像素;di-xj-y为距离矩阵模板D中第i-x排第j-y列的元素值。
6.一种图像球面化处理装置,其特征在于,所述装置包括:
待处理图像获取模块,用于获取待处理图像A;
球面参数获取模块,用于获取所述图像A在第一坐标系中的球面参数,所述球面参数包括图像A的球面位置坐标(x,y),球面半径r;
第二坐标系创建模块,用于根据所述球面参数,以图像A中的(x,y)为原点,图像A的水平行为X轴,纵向列为Y轴,建立第二坐标系;
距离矩阵模板构建模块,用于根据所述第二坐标系与球面半径r,构建距离矩阵模板D;
滤波模块,用于根据所述距离矩阵模板D,以第一坐标系为基,在以图像A中位置坐标(x,y)为中心的(2r+1)×(2r+1)正方形区域H内进行滤波,得到图像B;
图像输出模块,用于输出图像B。
7.如权利要求6所述的图像球面化处理装置,其特征在于,
所述第一坐标系为以图像A的左下角为原点o,以图像A中水平X轴,垂直Y轴建立的坐标系;
所述球面位置坐标(x,y)为第一坐标系中的坐标点;
所述球面位置坐标(x,y)及球面半径r由用户输入或设置。
8.如权利要求7所述的图像球面化处理装置结构图,其特征在于,
所述构建距离矩阵模板D具体为:
其中:D为(2r+1)×(2r+1)方阵;
dmn为距离矩阵模板D中第m排第n列的元素值;
所述滤波模块中,滤波公式为:
其中,
bij表示以第一坐标系为基,图像B中的第i行,第j列像素;aij表示以第一坐标系为基,图像A中的第i行,第j列像素;ast表示以第一坐标系为基,图像A中的第s行,第t列像素;di-xj-y为距离矩阵模板D中第i-x排第j-y列的元素值。
9.一种视频球面化处理方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S201,获取待处理视频源。
S202,获取预先构建的距离矩阵模板D;
S203,获取当前视频帧图像;
S204,根据所述距离矩阵模板D,以第一坐标系为基,在以当前视频帧图像中位置坐标(x,y)为中心的(2r+1)×(2r+1)正方形区域H内进行滤波。
滤波公式为:
其中,
a'ij表示以第一坐标系为基,当前视频帧图像中的第i行第j列像素;ast'表示以第一坐标系为基,当前视频帧图像中的第s行第t列像素;di-xj-y为距离矩阵模板D中第i-x排第j-y列的元素值。
S205,判断下一帧是否存在,如是则进入步骤S203;否则,进入步骤S206。
S206,输出当前视频帧。
10.如权利要求9所述的视频球面化处理方法,其特征在于,
预先构建距离矩阵模板D的方法包含以下步骤:
获取待处理图像A;
获取所述图像A的在第一坐标系中球面参数;所述球面参数包括图像A的球面位置坐标(x,y),球面半径r;
根据所述球面参数,以图像A中的(x,y)为原点,图像A的水平行为X轴,纵向列为Y轴,建立第二坐标系;
根据所述第二坐标系与球面半径r,构建距离矩阵模板D;
所述构建距离矩阵模板D具体为:
其中:D为(2r+1)×(2r+1)方阵;
dmn为距离矩阵模板D中第m排第n列的元素值。
11.如权利要求10所述的视频球面化处理方法,其特征在于,
所述第一坐标系为以图像A的左下角为原点o,以图像A中水平X轴,垂直Y轴建立的坐标系;
所述球面位置坐标(x,y)为第一坐标系中的坐标点;球面位置坐标(x,y)及球面半径r由用户输入或设置。
12.如权利要求11所述的视频球面化处理方法,其特征在于,
所述图像A为所述视频源中的视频帧图像,或者仅仅足在图像A的球面位置坐标(x,y)中,x不大于所述视频帧图像的宽度,y不大于所述视频帧图像的长度。
13.一种视频球面化处理装置,其特征在于,所述装置包括:
距离矩阵模板构建装置,用于构建距离矩阵模板D;
待处理视频源获取模块,用于获取待处理视频源;
距离矩阵模板获取模块,用于获取预先构建的距离矩阵模板D;
当前视频帧图像获取模块,用于获取当前视频帧图像;
滤波模块,用于根据所述距离矩阵模板D,以第一坐标系为基,在以当前视频帧图像中位置坐标(x,y)为中心的(2r+1)×(2r+1)正方形区域H内进行滤波;
滤波公式为:
其中,
a'ij表示以第一坐标系为基,当前视频帧图像中的第i行第j列像素;ast'表示以第一坐标系为基,当前视频帧图像中的第s行第t列像素;di-xj-y为距离矩阵模板D中第i-x排第j-y列的元素值;
下一帧判断模块,用于判断下一帧是否存在,如是则进入当前视频帧图像获取模块;否则,进入帧输出模块;
帧输出模块,用于输出当前视频帧;
其中,所述距离矩阵模板构建装置包括待处理图像获取模块、球面参数获取模块、第二坐标系创建模块、距离矩阵模板构建模块,
待处理图像获取模块,用于获取待处理图像A;
球面参数获取模块,用于获取所述图像A的在第一坐标系中的球面参数;
第二坐标系创建模块,用于根据所述球面参数,以图像A中的(x,y)为原点,图像A的水平行为X轴,纵向列为Y轴,建立第二坐标系;
距离矩阵模板构建模块,用于根据所述第二坐标系与球面半径r,构建距离矩阵模板D;
所述构建距离矩阵模板D具体为:
其中:D为(2r+1)×(2r+1)方阵;
dmn为距离矩阵模板D中第m排第n列的元素值。
14.如权利要求13所述的视频球面化处理装置,其特征在于,
所述第一坐标系为以图像A的左下角为原点o,以图像A中水平X轴,垂直Y轴建立的坐标系;
所述球面位置坐标(x,y)为第一坐标系中的坐标点;球面位置坐标(x,y)及球面半径r由用户输入或设置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510320901.3A CN105046642A (zh) | 2015-06-11 | 2015-06-11 | 一种图像及视频球面化处理方法与装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510320901.3A CN105046642A (zh) | 2015-06-11 | 2015-06-11 | 一种图像及视频球面化处理方法与装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105046642A true CN105046642A (zh) | 2015-11-11 |
Family
ID=54453162
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510320901.3A Pending CN105046642A (zh) | 2015-06-11 | 2015-06-11 | 一种图像及视频球面化处理方法与装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105046642A (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101938605A (zh) * | 2009-06-30 | 2011-01-05 | 爱国者全景(北京)网络科技发展有限公司 | 生成全景视频的方法 |
CN103247030A (zh) * | 2013-04-15 | 2013-08-14 | 丹阳科美汽车部件有限公司 | 基于球面投影模型和逆变换模型的车辆全景显示系统鱼眼图像校正方法 |
US20140085295A1 (en) * | 2012-09-21 | 2014-03-27 | Tamaggo Inc. | Direct environmental mapping method and system |
US20140309938A1 (en) * | 2013-04-12 | 2014-10-16 | Cgg Services Sa | Spherical helix projection microseismic network |
CN104200468A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-12-10 | 中国矿业大学 | 一种球面透视投影模型校正参数获取方法 |
CN104333675A (zh) * | 2014-10-20 | 2015-02-04 | 长春理工大学 | 一种基于球面投影的全景电子稳像方法 |
-
2015
- 2015-06-11 CN CN201510320901.3A patent/CN105046642A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101938605A (zh) * | 2009-06-30 | 2011-01-05 | 爱国者全景(北京)网络科技发展有限公司 | 生成全景视频的方法 |
US20140085295A1 (en) * | 2012-09-21 | 2014-03-27 | Tamaggo Inc. | Direct environmental mapping method and system |
US20140309938A1 (en) * | 2013-04-12 | 2014-10-16 | Cgg Services Sa | Spherical helix projection microseismic network |
CN103247030A (zh) * | 2013-04-15 | 2013-08-14 | 丹阳科美汽车部件有限公司 | 基于球面投影模型和逆变换模型的车辆全景显示系统鱼眼图像校正方法 |
CN104200468A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-12-10 | 中国矿业大学 | 一种球面透视投影模型校正参数获取方法 |
CN104333675A (zh) * | 2014-10-20 | 2015-02-04 | 长春理工大学 | 一种基于球面投影的全景电子稳像方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
徐齐刚: "球面化算法的设计及其实现", 《微机发展》 * |
黄建彪: "基于GPU 的实时球面化算法", 《北京化工大学学报( 自然科学版)》 * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6364049B2 (ja) | 点群データに基づく車両輪郭検出方法、装置、記憶媒体およびコンピュータプログラム | |
CN110163064B (zh) | 一种道路标志物的识别方法、装置及存储介质 | |
WO2022165809A1 (zh) | 一种训练深度学习模型的方法和装置 | |
CN109242903A (zh) | 三维数据的生成方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109446892B (zh) | 基于深度神经网络的人眼注意力定位方法及系统 | |
CN109816769A (zh) | 基于深度相机的场景地图生成方法、装置及设备 | |
Yang et al. | A multi-task Faster R-CNN method for 3D vehicle detection based on a single image | |
US9286539B2 (en) | Constructing contours from imagery | |
CN111476242A (zh) | 一种激光点云语义分割方法及装置 | |
CN112651881B (zh) | 图像合成方法、装置、设备、存储介质以及程序产品 | |
CN108765584A (zh) | 激光点云数据集增广方法、装置及可读存储介质 | |
CN112102489B (zh) | 导航界面显示方法、装置、计算设备和存储介质 | |
CN101996416A (zh) | 3d人脸捕获方法和设备 | |
CN104537705A (zh) | 基于增强现实的移动平台三维生物分子展示系统和方法 | |
CN105913488A (zh) | 一种基于三维映射表的三维点云快速重建方法 | |
CN111538799A (zh) | 热力图构建方法、设备、存储介质及装置 | |
CN110443245A (zh) | 一种非限制场景下的车牌区域的定位方法、装置及设备 | |
KR20200136723A (ko) | 가상 도시 모델을 이용하여 객체 인식을 위한 학습 데이터 생성 방법 및 장치 | |
WO2012114387A1 (ja) | 地図描画装置 | |
CN114494435A (zh) | 视觉与高精地图匹配定位的快速优化方法、系统及介质 | |
CN103970432B (zh) | 一种模拟真实翻页效果的方法与装置 | |
EP4207072A1 (en) | Three-dimensional data augmentation method, model training and detection method, device, and autonomous vehicle | |
CN105046642A (zh) | 一种图像及视频球面化处理方法与装置 | |
CN115661364A (zh) | 一种用于文物古建筑群修复的三维仿真模型重建方法 | |
CN113610864B (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20151111 |