Nunif项目中的RGB-Depth格式支持解析
2025-07-04 11:53:56作者:董斯意
深度估计与立体视觉技术正在快速发展,而Nunif项目最近新增了对RGB-Depth(RGBD)格式的支持,这一功能特别适用于裸眼3D显示器等特殊显示设备。本文将详细介绍这一技术特性及其实现原理。
RGB-Depth格式概述
RGB-Depth是一种将彩色图像与深度信息结合存储的图像格式。在Nunif项目中,它支持两种变体:
- 完整宽度RGBD:左侧为原始RGB图像,右侧为对应的深度图
- 半宽RGBD:将RGB和深度图并排压缩到单个图像宽度中
这种格式特别适用于具有内置3D显示功能的设备,如某些4K裸眼3D显示器,可以直接解析这种格式并呈现立体效果。
技术实现细节
Nunif项目在实现RGBD支持时考虑了以下几个关键技术点:
-
深度表示方法:
- 使用反距离表示(1 - 归一化距离)
- 较近的区域显示为白色(灰度值255)
- 零视差点对应中间灰度值128
- 应用了类似pow(x,2)的映射函数来增强深度对比度
-
参数调整:
- 提供了前景缩放参数(Foreground Scale)控制深度范围
- 建议关闭边缘修复(Edge Fix)功能以获得更好效果
- 可设置填充(Padding)参数,默认为图像宽度的1%
-
性能优化:
- 在1080p分辨率下可实现60FPS的流畅处理
- CPU和GPU资源消耗降低了约2/3
使用建议
对于希望使用这一功能的用户,以下是一些实用建议:
- 对于裸眼3D显示器,建议使用半宽RGBD格式以匹配显示特性
- 关闭"Preserve Screen Edge"选项可获得更好的显示效果
- 在iw3桌面版中,可以通过MJPEG URL
/stream.jpg访问视频流 - 窗口捕获模式下需注意宽高比匹配问题
未来展望
虽然当前实现已经满足基本需求,但仍有改进空间:
- 增加窗口显示模式而不仅是流媒体输出
- 提供更多深度映射函数选项
- 支持不同设备的特定深度格式要求
Nunif项目的这一功能扩展为立体内容创作提供了新的可能性,特别是对于需要实时深度处理的3D显示应用场景。随着技术的不断完善,相信会有更多创新应用从中受益。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219