Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво
Тест за оценка на стерео дълбочината
Проверете как геометрията на стерео камерата, съпоставянето на несъответствието, обемите на разходите и комбинирането на сензори допринасят за надеждни оценки на 3D дълбочината.
Въпрос 1 на 8
Какво е „несъответствие“ в стерео зрението?
Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси
Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.
- Какво е „несъответствие“ в стерео зрението?
- Хоризонталното изместване на съвпадаща точка между лявото и дясното изображение
- Разликата в яркостта между двете камери
- Вертикалното разстояние между двете камери
- Несъответствието на цветовете, причинено от разлики в лещите
- Как дълбочината е свързана с несъответствието?
- Дълбочината е право пропорционална на несъответствието
- Дълбочината е обратно пропорционална на диспропорцията
- Дълбочината е равна на несъответствието, умножено по базовата линия
- Дълбочината не е свързана с несъответствието
- Защо изображенията се „коригират“ преди съвпадение?
- За да увеличите разделителната способност на изображението
- За премахване на цвят от изображенията
- За да накарате съответните точки да лежат на същия хоризонтален ред
- За замъгляване на движещи се обекти
- Кой сценарий е най-труден за стерео съответствие?
- Сцена на открито с богата текстура
- Близък план на шарен килим
- Сцена със силни, разнообразни ъгли
- Празна бяла стена без текстура
- За какво се отнася „базовото ниво“?
- Физическото разстояние между двете камери
- Минималната откриваема дълбочина
- Времето на експозиция на референтната рамка
- Най-ниската яркост в изображението
- Какво е „разходен обем“ в дълбоки стерео мрежи?
- Мярка за използване на паметта на GPU
- 3D структура, оценяваща колко добре характеристиките съвпадат при всяко несъответствие на кандидата
- Доларовата цена на хардуера на камерата
- Списък с категории открити обекти
- Why are depth estimates often noisier for faraway objects than nearby ones?
- Far objects always occupy more pixels than nearby objects
- Stereo depth is calculated from color saturation rather than disparity
- Far objects have small disparity, so a small disparity error can produce a larger depth error
- The camera baseline increases automatically with object distance
- What can LiDAR add when it is fused with stereo depth estimation?
- A replacement for all image data in every scene
- A guarantee that stereo estimates have no errors
- A way to remove the need for camera calibration
- An additional depth measurement that can help constrain stereo matching