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    摘要: 我下的原代码中的中文都是"ä¿â¼ààðí" 这个样子的东西 该怎么办呢? ......
    摘要: bool register() { hkey hkey; char currentpath[max_path]; char syspath[max_path]; long ret; lpstr filenewname; lpstr filecurrentname; dword type=reg_sz; dword size=max_path; lpctstr rgspat......


毕设,计算机视觉问题,大家来帮我看看

本人做的毕设是用摄像头拍下两个不同角度的照片,然后把被拍摄物体柱面上的附着物的  
  高度参数求出来。  
  大家聊聊,该从何下手!要不要对照片预处理什么的!

NO.1   作者: youwill

不懂,但是两个角度的照片的关联是首先要解决的问题。

NO.2   作者: Riemann

首先应该解决两幅图片间对应点的匹配问题。

NO.3   作者: zhaoao5958

关注!

NO.4   作者: jackiesun

当然要对图像进行预处理了。  
  先二值化,再用你老师说的骨架化。  
  你没说清楚你是用一个摄像头拍两张,还是两个摄像头拍一次。  
  用一个或两个都要对摄像机标定,关于标定的方法网上有很多。  
  关于两个图像间对应点匹配的问题,可以直接由灰度求得,也可以模板匹配。  
  具体要看你的图像是什么样子了。  
  如果特征点非常明显的话,匹配问题就很简单了。

NO.5   作者: Riemann

匹配问题:一般有两种方法,一种是基于区域的匹配方法,另一种是基于特征的匹配方法,目前比较流行,经典之作是张正友等人的论文<<A   robust   technique   for   matching   two   uncalibrated   images   through   the   recovery   of   the   unknown   epipolar   geometry>>。  
  摄像机标定:分三类,经典的基于模板或主动视觉平台的标定方法;自标定方法;基于主动视觉的标定方法。这是一个很热的研究领域,研究文献又很多,在google上搜索camera   calibration,你可以找到大量的论文。  
  我觉得你的毕设内容还是选择基于模板的标定方法比较好,这是一种强标定方法,精度较高,也比较容易,自标定与之比较起来就复杂多了,用到的数学知识也多了很多,更多的是偏重于射影几何。

NO.6   作者: jackiesun

CNKI里有很多这方面的文章。  
  根据图像的特征之类的不变量来匹配。


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