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公开(公告)号：CN105447850B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201510770288.5
申请日：2015-11-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多视点图像的全景图拼接合成方法。该方法首先输入多个相机拍摄的相机标定用图像，计算相机内外参数，使用混合误差对相机外参数进行优化，根据相机内外参数计算出将原照片变换为俯视视图的变换矩阵；其次输入多个相机拍摄的待拼接图像，使用计算得到的相机参数及变换矩阵将待拼接图像转换为俯视视图图像，根据多个相机间的相对位置及变换矩阵计算每张俯视视图图像在全景图中的全局位置；最后根据图像间的重叠区域对齐各个图像的对应部分，根据图像全局位置融合各个图像，生成全景拼接图像。本发明方法利用多相机进行局部拍摄，克服了使用单相机拍摄大幅图像的困难，实现了多张具有重叠区域的图像的全景图像合成。
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公开(公告)号：CN105631861A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201510970682.3
申请日：2015-12-21
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种结合高度图从无标记单目图像中恢复三维人体姿态的方法，步骤如下：1)使用彩色图像和高度图像训练得到基于深度卷积网络的二维关节点识别模型；2)输入视频帧图像序列和相机参数，计算每帧图像对应的高度图；3)输入视频帧图像和步骤2)得到的高度图，使用步骤1)训练得到的二维关节点识别模型得到每帧图像中人体的二维关节点坐标；4)输入步骤3)得到的二维关节点坐标，根据优化模型恢复出人体三维姿态。本发明在二维关节点的识别过程中综合使用彩色图像和高度图像，提高了二维关节点的识别准确率；在从二维关节点恢复出三维人体姿态的优化模型中加入了时序一致性约束，使恢复出的三维人体姿态更加接近真实人体姿态。
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公开(公告)号：CN105447850A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510770288.5
申请日：2015-11-12
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G06T5/50 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种基于多视点图像的全景图拼接合成方法。该方法首先输入多个相机拍摄的相机标定用图像，计算相机内外参数，使用混合误差对相机外参数进行优化，根据相机内外参数计算出将原照片变换为俯视视图的变换矩阵；其次输入多个相机拍摄的待拼接图像，使用计算得到的相机参数及变换矩阵将待拼接图像转换为俯视视图图像，根据多个相机间的相对位置及变换矩阵计算每张俯视视图图像在全景图中的全局位置；最后根据图像间的重叠区域对齐各个图像的对应部分，根据图像全局位置融合各个图像，生成全景拼接图像。本发明方法利用多相机进行局部拍摄，克服了使用单相机拍摄大幅图像的困难，实现了多张具有重叠区域的图像的全景图像合成。
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公开(公告)号：CN105631861B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201510970682.3
申请日：2015-12-21
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/55
Abstract: 本发明公开了一种结合高度图从无标记单目图像中恢复三维人体姿态的方法，步骤如下：1)使用彩色图像和高度图像训练得到基于深度卷积网络的二维关节点识别模型；2)输入视频帧图像序列和相机参数，计算每帧图像对应的高度图；3)输入视频帧图像和步骤2)得到的高度图，使用步骤1)训练得到的二维关节点识别模型得到每帧图像中人体的二维关节点坐标；4)输入步骤3)得到的二维关节点坐标，根据优化模型恢复出人体三维姿态。本发明在二维关节点的识别过程中综合使用彩色图像和高度图像，提高了二维关节点的识别准确率；在从二维关节点恢复出三维人体姿态的优化模型中加入了时序一致性约束，使恢复出的三维人体姿态更加接近真实人体姿态。
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