文章目录AbstractI IntroductionII Basic EquationsA Geometric ConstraintsIII Solving Extrinsic calibrationA 线性解B Nonlinear OptimizationC Global OptimizationD Algorithm SummaryIV ExperimentsReference Abstra
If you’ve spent any time reading about photography, you’ve probably come across reverential mentions of Leica cameras and other “rangefinders” used by a lot of great street photographers like Hen
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2024-03-22 16:18:49
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在项目过程中，总遇到需要单目视觉给出目标测距信息的情况，其实单目相机本不适合测距，即使能给出，精度也有限，只能在有限制的条件下或者对精度要求很不高的情况下进行应用。该文结合SLAM方法，通过3D-2D解算相机位姿的方式给出一种另类的单目测距方法，行之有效。1相机模型 要实现单目测距，那么相机参数是单目测距所必不可少的。相机参数有内参和外参之分： 相机内参：是与相机自身特性相关的参数，比如相
杜克 LS-P 激光测距仪使用总结(模式|功能)实际使用方面，按一下中间的圆形按键，测距仪就会开机，屏幕会亮起，再次按一下该按键，激光发射器就会发出一束红色激光，对准测量面后，再次按一下，就会测量出一个长度结果来测量结果显示非常迅速，其实眨眼之间结果已经测量完成了，这对于经常需要测量的朋友来说，还是非常顺手的开机后，按下右侧设置键，可以调整测量的方式，面积、体积、角度、高度(斜角高度)等，都可以进
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2023-10-22 21:49:55
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目录技术要点：主要应用：准备工作：构建环境：激活环境：需要安装库：权重文件下载：开始预测：1.采集图片2.修改标签文件3.训练模型4.启动主程序全部代码：说明：本篇文章主要借鉴于抖音恩培大佬的代码，大佬的github地址为：enpeizhao (enpei) (github.com)感兴趣的朋友也可以关注大佬的抖音号！技术要点：脸部姿态估计识别与检测帧率检测目标物体三个角度x、y、z估计主要应用：
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2024-02-26 10:44:53
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1.引言 3D相机 ，区别于传统的只能获取平面图像的2D相机，最大的特点在于而已获得景深数据。通过平面坐标(x,y)和摄像头距离该点的深度数据z的组合。可以获取图像中每个点的三维坐标，可以完成真实场景的还原，场景重建等工作。 目前，3D相机景深数据的测量方法主要有三个：结构光：苹果（prime sence ）,微软kinect-1 ,英特尔real sence双目视觉法: Leap Motion
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2024-02-04 02:00:18
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全站仪 目镜面 物镜面 No.1全站仪是什么？ 全站仪，即全站型电子速测仪。它是随着计算机和电子测距技术的发展，近代电子科技与光学经纬仪结合的新一代既能测角又能测距的仪器，它是在电子经纬仪的基础上增加了电子测距的功能，使得仪器不仅能够测角，而且也能测距，并且测量的距离长、时间短、精度高。全站型电子速测仪是由电子测角、电子测距、电子计算和数据存储单元等组成的三维坐标测量系统，测
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2024-04-12 20:23:37
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# Android 摄像头测距原理实现指南
在现代移动设备中，摄像头不仅能够捕捉图像，还能用于许多创新用途，包括测距功能。本文将引导你实现 Android 摄像头的测距功能，带你逐步深入理解实现过程。
## 流程概述
首先，我们定义实现摄像头测距的基本流程。可以将其分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 | 具体实现 |
|------|------|----------|
| 1 |
原创
2024-09-08 05:25:43
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引言：首先提出的问题是什么是相机标定？有什么作用呢？如何进行相机标定？1.什么是相机标定？ 所谓的相机标定就是将外界世界的坐标信息转化为计算机（自带相机/摄像头）可以理解的“距离”，将世界坐标系转换到相机坐标系。我们可以理解为从一个坐标系转换到另一个坐标系所需要的转换关系就是相机标定。
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2023-09-14 09:07:36
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要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：def convert_2D_to_3D(point2D,
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2024-07-06 10:33:32
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2019年一年内使用过三款深度相机用于机器人基于视觉的目标识别和测距，分别是小觅D1000-IR-120、钜芯、Intel Realsense D435(i) (D435i相对于D435来说增加了IMU功能模块)，时间久了容易忘记技术细节，现予以回顾记录备忘。 目标识别当然是基于传统的OpenCV图像处理技术来实现或
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2024-04-16 14:05:37
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本文主要讨论下本人对单摄像机是否能重建三维目标场景的理解，不足之处请赐教之。首先，简单讨论下双目测距的原理。如下图：模型俯视图模型立体视图测距的公式：从公式看，想要得到Z值，需要知道f,T,和xl-xr，分别是焦距，光心距离和视差。焦距可以通过标定的方法得到或者直接用图像的ExiF信息，光心距离是放置摄像机时确定的，视差可以通过匹配获得。如果用上面的模型拍摄了两幅图像，我们直接得到的是f和T，当然
在本篇博文中，我们将深入探讨如何通过 Python 实现单目相机的测距功能。随着计算机视觉技术，尤其是在无人驾驶、机器人和增强现实等领域的广泛应用，单目相机测距的研究逐渐成为热门课题。
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### 背景描述
单目相机测距是计算机视觉中的一个重要研究方向，其通过对图像中物体的特征进行分析，来估计物体距离相机的远近。相比于传统的双目相机，单目相机因为其结构简单、成本低廉而受到广泛关注。
以
# Android相机测距原理与实现
## 1. 引言
在现代科技中，计算机视觉技术被广泛应用于各个领域，其中相机测距是一个重要的研究方向。在Android平台上，我们可以利用相机的图像数据进行测距，从而实现一些有趣的应用，比如测量物体的距离、计算图像中的深度等。本文将介绍Android相机测距的原理和实现方法，并通过代码示例来演示。
## 2. A
原创
2023-10-16 07:45:27
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1、主要参考（1）摄像头参数（2）双目标定方法，过程参照了一下（3）直接放源码的都是好人啊，下面的大佬代码参照了一下，大家仔细看看python、opencv 双目视觉测距代码 - 灰信网（软件开发博客聚合）（4）另一个大佬的文章（5）左右摄像头联合标定，下面的代码一定要看一下！！！（6）wls滤波的代码的作者地址2、双目摄像头图像的获取和分割 2.1 某宝买的摄像头采集分别率可达3840
【实例简介】手机相机识别实现ar测距，至少三年以上开发经验才能跑通【实例截图】 【核心代码】using UnityEngine; using UnityEngine.XR.ARFoundation;/// AR尺子AR功能管理 public class ARRulerFoundtion: ARObjectSceneBase { /// 判断是否识别到平面 private bool m_IsPlan
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2023-06-29 22:09:32
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直接上效果自定义相机这个就没得说了集成的AVFoundation 百度都有直接说蒙层吧 //绘制遮罩层func drawCoverView() {
let view = UIView(frame: self.view.bounds)
view.backgroundColor = .black
view.alpha = 0.5
self.view.addSubview
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2024-01-12 11:06:34
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基于Kinect 2.0深度图像的快速体积测量2017年微型机与应用第7期 李玲玲1，王正勇1，卿粼波1，何海波2 (1.四川大学 电子信息学院，四川 成都610065；2.成都西图科技有限公司， 四川 成都610000)摘要： 为了满足现实生活中对物体体积实时测量的需求，提出了一套基于Kinect 2.0深度图像处理的快速体积测量方案。首先，使用Kinect 2.0 深度传感器获得深度
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2024-01-05 15:07:25
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摄像头是机器人、监控、太空探索、社交媒体、工业自动化甚至娱乐业等多个领域不可或缺的一部分。 对于许多应用，必须了解相机的参数才能有效地将其用作视觉传感器。在这篇文章中，您将了解相机校准所涉及的步骤及其意义。 我们还共享 C++ 和 Python 代码以及棋盘图案的示例图像。1.什么是相机标定估计相机参数的过程称为相机标定。这意味着我们拥有确定现实世界中的 3D 点与其在该校准相机捕获的图像中对应的
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2023-11-06 20:16:35
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在深度学习的应用中，使用“单目相机测距”的方法已经逐渐引起了大家的关注。通过结合深度学习的强大能力，我们能够从单目图像中提取深度信息，实现精准的测距功能。以下是我对如何解决“单目相机测距 深度学习”问题的整理，涵盖了备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和预防措施等内容。
## 备份策略
确保数据安全是关键，因此我们需要一个合理的备份策略。以下是一个备份流程图，展示了备份的整体结构
