一种基于多相机协同的无死角的增强现实方法

    公开(公告)号:CN109920000B

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN201910160435.5

    申请日:2019-03-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于多相机协同的无死角的增强现实方法。本发明包括如下步骤:部署多摄像头阵列,用特定标记MARK顺时针方向依次让两个相机看到,分别计算二维MARK与相机坐标系原点的真实世界空间坐标系下的相对位姿,从而进行两两相机标定关系,并设置一个标签记录这两台相机已经“标定”。选取一台相机为主相机,其余相机为辅相机,将得到的两两相机之间的相对旋转与平移矩阵求解各辅相机相机坐标系与主相机相机坐标系关系,建立各辅相机世界空间坐标到主相机相机空间坐标的映射关系。本发明通过相机协同定标三位注册技术,以达到模板怎么旋转都能将虚物三维注册到正确位置。

    一种基于深度学习网络的发票照片位置矫正方法

    公开(公告)号:CN111784587B

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202010620221.4

    申请日:2020-06-30

    Inventor: 刘泽豪 罗天任

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习网络的发票照片位置矫正方法,首先训练FCN网络;然后将待矫正的发票输入训练好的FCN网络中,分割出发票的主体部分、发票标题以及无关背景;将输出灰度图按照灰度值差异生成为两张图,一张包含发票的主体部分和背景,一张包含发票标题和背景;再计算发票主体部分的四个角点的像素值;之后确定发票的方向;最后通过透视变换矫正发票的方向。本发明方法解决了由于拍摄环境影响,发票照片呈现歪曲,倾斜等问题,可以更加有效的识别分割出发票的位置,方向。具有更高的算法鲁棒性,大大加强了后续文字识别的准确性。

    一种基于深度学习网络的发票照片位置矫正方法

    公开(公告)号:CN111784587A

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN202010620221.4

    申请日:2020-06-30

    Inventor: 刘泽豪 罗天任

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习网络的发票照片位置矫正方法,首先训练FCN网络;然后将待矫正的发票输入训练好的FCN网络中,分割出发票的主体部分、发票标题以及无关背景;将输出灰度图按照灰度值差异生成为两张图,一张包含发票的主体部分和背景,一张包含发票标题和背景;再计算发票主体部分的四个角点的像素值;之后确定发票的方向;最后通过透视变换矫正发票的方向。本发明方法解决了由于拍摄环境影响,发票照片呈现歪曲,倾斜等问题,可以更加有效的识别分割出发票的位置,方向。具有更高的算法鲁棒性,大大加强了后续文字识别的准确性。

    一种基于多相机协同的无死角的增强现实方法

    公开(公告)号:CN109920000A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910160435.5

    申请日:2019-03-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于多相机协同的无死角的增强现实方法。本发明包括如下步骤:部署多摄像头阵列,用特定标记MARK顺时针方向依次让两个相机看到,分别计算二维MARK与相机坐标系原点的真实世界空间坐标系下的相对位姿,从而进行两两相机标定关系,并设置一个标签记录这两台相机已经“标定”。选取一台相机为主相机,其余相机为辅相机,将得到的两两相机之间的相对旋转与平移矩阵求解各辅相机相机坐标系与主相机相机坐标系关系,建立各辅相机世界空间坐标到主相机相机空间坐标的映射关系。本发明通过相机协同定标三位注册技术,以达到模板怎么旋转都能将虚物三维注册到正确位置。

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