引导式测验 · 中等 等级
立体深度估计测验
检查立体相机几何形状、视差匹配、成本量和传感器融合如何有助于可靠的 3D 深度估计。
问题 1 的 8
什么是立体视觉的“视差”？
预览每个问题8 问题
当您参加测验时，就会出现答案和解释。
- 什么是立体视觉的“视差”？
- 左右图像匹配点的水平位移
- 两个摄像头的亮度差异
- 两个摄像头之间的垂直距离
- 由于镜片差异造成的颜色不匹配
- 深度与视差有何关系？
- 深度与视差成正比
- 深度与视差成反比
- 深度等于视差乘以基线
- 深度与视差无关
- 为什么在匹配之前要对图像进行“校正”？
- 提高图像分辨率
- 从图像中去除颜色
- 使对应点位于同一水平行
- 模糊移动的物体
- 哪种场景立体匹配最难？
- 质感丰富的户外场景
- 有图案的地毯的特写
- 具有强烈、多样边缘的场景
- 没有纹理的空白白墙
- “基线”指的是什么？
- 两个摄像头之间的物理距离
- 最小可探测深度
- 参考系的曝光时间
- 图像中的最低亮度
- 什么是深度立体声网络中的“成本量”？
- GPU 内存使用量的衡量标准
- 3D 结构对每个候选视差的特征匹配程度进行评分
- 相机硬件的美元成本
- 检测到的对象类别列表
- 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