数据融合matlab代码-GAC:实现通用分类相机的代码（请参见jrholloway.com/Projects/GAC）

数据融合matlab代码广汽集团 实现通用分类摄像机的代码（有关更多信息，请参阅。） 实施GAC需要许多步骤，我将其分为三个部分： 校准 深度估计和翘曲 影像融合 为RGBY和RGBY + NIR成像的所有这些任务提供了C ++代码。 清除后，高光谱融合/恢复代码将作为MATLAB代码提供。 此存储库中的代码依赖于OpenCV（2.4.x或3.0.x）和。 对于图形切割代码，请在gco-v3.0压缩文件的“多标签优化”下查找。 这些代码是针对OpenCV 3.0.x呈现的，尽管为了与2.4.x向后兼容，仅需要注释/取消注释几行。 （这些行在文件中标记，大多数在顶部，但在校准代码的底部除外，用于立体声校准。） Windows用户：使用此代码不需要构建OpenCV。 如果从可执行文件安装OpenCV，则所有内容均应运行。 GAC实施的三个步骤旨在成为独立程序，以帮助将单个程序调用的数据输入保持在最低水平，并在决定调整参数时最大程度地减少冗余计算。 每个步骤的源代码都保存在存储库中的单独文件夹中。 数据 纸张中的数据可在数据文件夹中找到。 高光谱数据集的数据目前尚不可用，尽管不久将可用。 虽