腾讯内部的 AR 专家秉持着“一言不合就自己开发”的原则，自发对 AR 游戏进行了预研，本文将通过在 Unity 中对 OpenCV 及 Vuforia 库的使用，简单介绍制作 AR 游戏的一系列流程。...增强现实（Augmented Reality，简称 AR ），是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。...对于此类滤镜也可以通过 Unity 的 Shader 来做（如下图），相比 OpenCV 性能要好些，但 OpenCV 做图像处理更灵活，也可以尽量去优化： 限制图像的更新频率； 降低图像的分辨率（OpenCV...首先，简单区分下人脸检测和人脸识别这两个概念：人脸检测是找到图像中人脸的位置、大小，而人脸识别不仅要检测出人脸，还要知道这人是谁。...OpenCVForUnity 中的人脸检测示例用到了基于 Haar 特征及 LBP 特征的两种分类器来检测人脸（已经训练好的分类器，想自己训练或者自己实现性能更优的算法可以去咨询优图~），同时也用到了多线程来异步计算
腾讯内部的AR专家秉持着“一言不合就自己开发”的原则，自发对AR游戏进行了预研，本文将通过在Unity中对OpenCV及Vuforia库的使用，简单介绍制作AR游戏的一系列流程。...如果你在街头巷尾 看到这样拿着手机到处晃悠的景象 他们一定是在抓小精灵！ ? ? ---- ?...增强现实（Augmented Reality，简称AR），是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。...对于此类滤镜也可以通过Unity的Shader来做（如下图），相比OpenCV性能要好些，但OpenCV做图像处理更灵活，也可以尽量去优化： 1.限制图像的更新频率； 2.降低图像的分辨率（OpenCV...首先，简单区分下人脸检测和人脸识别这两个概念：人脸检测是找到图像中人脸的位置、大小，而人脸识别不仅要检测出人脸，还要知道这人是谁。
本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。错误原因维度为3的张量可以被看作是一个三维数组，其中的每个元素都可以通过三个索引来确定其位置。通常情况下，我们可以使用三个索引来访问或操作张量的元素。...场景描述在图像分类任务中，我们通常使用卷积神经网络（CNN）来处理图像数据。假设我们有一批包含100张图像的数据集，每张图像的大小为28x28，且每个像素的值介于0和255之间。...示例代码pythonCopy codeimport torchimport torch.nn as nn# 假设我们的图像数据集包含100张图像，每张图像大小为28x28，且每个通道的像素值介于0和255...实际应用中，我们可能需要根据具体情况调整模型的结构和输入数据的预处理方式。张量的索引是指通过指定索引来访问张量中特定位置的元素或子集。...1:3]) # 输出: tensor([[2, 3], # [5, 6]])高级索引高级索引用于通过指定索引数组来访问张量中的一组元素。
我们使用索引数字来访问CanvasPixelArray中第一个像素的RGBA值。...通过将(y-1)的结果与这个数相乘，就能够得到所访问行的开头位置的数组索引值（y坐标位置）。在这个例子中，索引值是12。...然后，再加上所访问的块中像素的列数（例如，10），这样就得到没有块时的x轴确切坐标(250+10=260)。对y轴重复这个过程，就可以得到开始修改像素颜色值的位置坐标(x, y)。...有一个例子就是基本照片处理——通过修改图像中的像素来修改它的显示效果。这种效果在画布中实现是很简单的，特别是现在你已经掌握了像素的操作方法。...然后将(x, y)坐标传入标准公式，这样就得到CanvasPixelArray中该像素的索引值。但你可能注意到了，(x, y)坐标值在Math对象的floor方法中进行了取整处理。
流星就是一个小石头，然后因为速度过快产生大量的热量带动周围的空气发光发热，所以经飞过的地方看起来就像是流星的尾巴，我们先研究一下流星这个图像，整个流星处于他自己的运动轨迹之中，当前的位置最亮，轮廓最清晰...上面的分析结果很关键， canvas 上是每一帧就重绘一次，每一帧之间的时间间隔很短。流星经过的地方会越来越模糊最后消失不见，那有没有可以让画布画的图像每过一帧就变模糊一点而不是全部清除的办法？...如果可以这样，就可以把每一帧用线段画一小段流星的运动轨迹，最后画出流星的效果。 骗纸！你也许会说，这那里像流星了？？？ 别急，让我多画几段给你看看。 什么？ 还是不像？... this.final = final; // 最终位置 this.size = size; // 大小 this.speed = speed; // 速度：像素...注意这里的 destination-out 和 destination-in，示例中这两个属性最终都只有部分源图像保留了下来，符合我们只要保留流星的需求。
首先，我们后面的优化都要基于这个前提：我们是以一维数组的方式来访问图像的数据的，且： 1、这个一维数组的数组名字为：ImageData 2、数组的大小为Stride*Height。...4、图像的宽度为Width，每个像素占用的字节数用BytePerPixel变量表示，24位图像该变量的值为3，32位图像该变量的值为4. 首先我们看看如何访问24或32位图像的像素值。...比如要获取第X行第Y列（以0为起点）像素的绿色分量，则应该用ImageData(Stride*Y+X*BytePerPixel+1)表示，红色分量则为ImageData(Stride*Y+X*BytePerPixel...还有没有改良的空间呢，注意观察在X层的循环中， Y * Stride始终是一个定量，而我们每次都重复计算了他，有必要把他提到外层的循环中，同时我们还想对X * BytePerPixel做点手脚，尽量减少乘法...有两个问题提醒大家注意： 1、图像处理算法中在正常情况下都是先按行处理，在进行列方向递增，这样做对于代码的优化有很大的好处，因为图像在内存的数据摆布也是一行接着一行的。
而在我们的需求中，要把整个图像绘制到画布中。...获取图像的像素信息，并根据像素信息重新绘制出粒子效果轮廓图 canvas有一个叫getImageData的接口的，通过该接口可以获取到画布上指定位置的全部像素的数据： /*!...* 参数描述 * x,y 画布上的x和y坐标 * width,height 指定获取图像信息的区域宽高 */ var imageData = ctx.getImageData(x, y,...image.height行，image.width列像素的矩形而不是单纯的一行到尾的，这个n值在矩形中要计算下： 由于一个像素是带有4个索引值（rgba）的，所以拿到图像中第i行第j列的R、G、B、A像素信息就是...s_height = parseInt(image.h/rows); var pos = 0; //数组中的位置 var par_x, par_y; //粒子的x,y坐标 var
由于摄像机与被摄物体可以放置在环境中任意位置，这样就需要在环境中建立一个坐标系，来表示摄像机和被摄物体的位置，这个坐标系就成为世界坐标系 相机坐标系 也是一个三维直角坐标系，原点位于镜头光心处，x...、y轴分别与相面的两边平行，z轴为镜头光轴，与像平面垂直。...世界坐标系与相机坐标系的关系就是相机的外参 像素坐标系、图像坐标系 像素坐标系uov是一个二维直角坐标系，反映了相机CCD/CMOS芯片中像素的排列情况 原点o位于图像的左上角，u轴，v轴分别于像面的两边平行...像素坐标系中坐标轴的单位是像素（整数） 图像坐标系 像素坐标系不利于坐标变换，因此需要建立图像坐标系XOY 其坐标轴的单位通常为毫米，原点是相机光轴与相面的交点（称为主点），即图像的中心点 X轴，Y轴分别与...x’,y’,1)和(x,y,1)单应矩阵H定为： 这里使用的是齐次坐标系，也就是可以进行任意尺度的缩放。
2.2.1、像素坐标系 像素坐标就是像素在图像中的位置。一般像素坐标系的左上角的顶点就是远点，水平向右是u，垂直向下是v轴。 例如，在上图中，任意一个像素点的坐标可以表示为（ui,vi）。...2.2.2、图像坐标系 在像素坐标系中，每个像素的坐标是用像素来表示的，然而，像素的表示方法却不能反应图像中物体的物力尺寸，因此，有必要将像素坐标转换为图像坐标。...将像素坐标系的原点平移到图像的中心，就定为图像坐标系的原点，图像坐标系的x轴与像素坐标系的u轴平行，方向相同，而图像坐标系的y轴与像素坐标系的v轴平行，方向相同。...在图中，假设图像中心的像素坐标是（u0,v0），相机中感光器件每个像素的物力尺寸是dx * dy，那么，图像坐标系的坐标（x,y）与像素坐标系的坐标（u,v）之间的关系可以表示为： 写成矩阵的形式就为...径向畸变的矫正公式如下（这里不给出推导过程，直接使用） 式中，（x,y）是理想的无畸变的坐标（图像坐标系），（xdr,ydr）是畸变后图像像素点的坐标，而且， 3.1.2、切向畸变 切向畸变可以这样理解
图像的几何处理方法 是指经过运算，改变图像的像素位置和排列顺序，从而实现图像的放大与缩小、图像旋转、图像镜像、以及图像平移等效果的处理过程。...定义：二元函数f（x,y)的投影是在某一方向上的线积分，例如f(x,y)在垂直方向上的线积分是f(x,y)在x方向上的投影，在水平方向上的线积分是在y方向上的投影，沿y’方向的线积分是沿x’方向上的投影...这样得到一张相应影像有稍许错位“镶边”的图像，其大部分影像正负抵消，而其边缘部分出现一亮线（或暗线），达到从背景中突出影象边界线的显示效果，使图像达到增强。...图像滤波通过下式描述： 图像梯度 图像函数I（x,y）在点(x,y)的梯度是一个具有大小和方向的矢量，定义GX,GY分别表示x方向和y方向的梯度，梯度的方向是函数f(x,y)变化最快的方向，...当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近或当图案的细条状结构与传感器的结构以小角度交叉时，摩尔纹可能出现。 它可通过亮度或颜色来展现。
通过将这些尺寸值传递给pygame.display.set_mode()，我们创建了一个宽1200 像素、高800像素的游戏窗口（你可以根据自己的显示器尺寸调整这些值）。...通过组合不同的RGB值，可创建1600万种颜色。在颜色值(230, 230, 230)中，红色、蓝色和 绿色量相同，它将背景设置为一种浅灰色。...请尽可能选择背景透明的图像，这样可使用图像编辑器 将其背景设置为任何颜色。图像的背景色与游戏的背景色相同时，游戏看起来最漂亮；你也可以 将游戏的背景色设置成与图像的背景色相同。...这种做法的 效果通常很好，游戏玩家几乎注意不到我们处理的不是游戏元素的实际形状。 处理rect对象时，可使用矩形四角和中心的x和y坐标。可通过设置这些值来指定矩形的位置。...要让游戏元素 与屏幕边缘对齐，可使用属性top、bottom、left或right；要调整游戏元素的水平或垂直位置， 可使用属性x和y，它们分别是相应矩形左上角的x和y坐标。
举个简单的例子，一个软件工程师，被分配去开发一个可以用来检测输入图像中的猫的计算机软件。通过编程硬来让计算机做到这一点是不可能的，因为识别图像是一个极其复杂的任务。...一个图像是由一块块小小的像素组成（极低的像素也有300 x 300，也就是9万块像素），而每个像素里有不同色彩，色彩强度值又可以从0到1000。...要想通过编程来确定哪些图片里有猫就意味着要考虑每块像素的色彩及强度，并且考虑到各种图片里猫咪出现的不同情况（猫的颜色，大小，形状，姿势，出现在图片中的位置，背景情况*#§$%&......）...最后结果就是当它学习好的时候，我们导入未标识的图像，这个训练“出师”的软件就可以根据之前学习得到的模型参数直接识别出图像里有没有或者是不是猫咪了。...我们像训练宠物一样训练机器——如果宠物服从和按照我们的指示行事，我们会通过给它饼干来奖赏它，反之则惩罚。
这个集合是以二维的方式分布的，每个点都有自己的颜色，每个点都不可再分割。这样的点我们称它为像素。比如下面这张图片： ? 我们可以把它看作是一个5*5的图像，其中每个点都是黑色的。...比如如果一个像素的红色程度是255，其它两个颜色程度是0，那么这个像素在我们看来就是红色的。通过这三种颜色的搭配，我们可以配出4294967296种不同的颜色。...我们构建了一个坐标系，然后把图片的左上角对应原点。这样我们可以用（x，y）形式定义一个像素点，比如图中的点A的坐标为（500，300）。...5、获取像素值 获取像素值同样需要先读取图像，然后我们可以通过下面的方式来访问指定位置的像素： im[y][x] 其中im是我们的图片对象。x、y对应坐标中的x、y。...我们还可以进一步获取某个颜色的值，比如我想获取坐标为（100，100）的像素中红色的值，我们可以这样获取： red = im[100][100][0] 但是其实这样是错误的。
1、相机内参数是与相机自身特性相关的参数，比如相机的焦距、像素大小等； 相机外参数是在世界坐标系中的参数，比如相机的位置、旋转方向等。...，那么就没有必要单独标定出相机的内部参数了～至于相机内部参数如何解算，相关论文讲的很多～ 在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型...理想情况下，镜头的光轴（就是通过镜头中心垂直于传感器平面的直线）应该是穿过图像的正中间的，但是，实际由于安装精度的问题，总是存在误差，这种误差需要用内参来描述； 理想情况下，相机对x方向和y方向的尺寸的缩小比例是一样的...内参中包含两个参数可以描述这两个方向的缩放比例，不仅可以将用像素数量来衡量的长度转换成三维空间中的用其它单位（比如米）来衡量的长度，也可以表示在x和y方向的尺度变换的不一致性； 理想情况下，镜头会将一个三维空间中的直线也映射成直线...在实际运用中，我们在数学上将这个像平面等效到小孔前（图4），这样就相当于将在透镜中心点之前假设了一块虚拟的CCD传感器。
（右）笛卡尔坐标x，y，z中的3D视图。 如果要了解3D环境中每个像素对应的内容，那么了解相机的属性就非常重要。相机的关键参数之一是焦距，它帮助我们将像素坐标转换为实际长度。...大家可能看到过像“ 28 mm”这样的焦距，这其实是镜头与胶片/传感器之间的实际距离。 通过简单的几何关系（“相似的三角形”），我们可以轻松地从每个像素的u和d得出位置x。...下图仅显示了x和u，但对y和v可以完全相同。对于针孔相机模型，x和y方向的焦距相同。对于带镜头的相机这个结论可能就不一定成立了，我们将在以后的文章中对此进行讨论。 ?...从类似的三角方法中，我们立即获得： ? 通常fₓ和fᵧ是相同的。但是对于例如图像传感器的非矩形像素，镜头变形或图像的后处理，它们可能会有所不同。...= x_over_z * z y = y_over_z * z return x, y, z 在代码中（cₓ，cᵧ）是摄像机传感器的中心。
比如说一张1920x1080的图像，前者1920指的是该图像的宽度方向上有1920个像素点，而后者1080指的是图像的高 度方向上有1080个像素点。...最后映射出的像素点为 [Y0 U0 V1]、[Y1 U0 V1]、[Y2 U2 V3]、[Y3 U2 V3] 通过这个例子就可以发现第一个像素点和第二个像素点共用了[U0、V1]分量，第三个像素点和第四个像素点共用了...是的，寻找像素之间的相关性，还有不同时间的图像帧之间，它们的相关性。 举个例子：如果一幅图(1920×1080分辨率)，全是红色的，我有没有必要说2073600次[255,0,0]?...我们知道声音可以表达成一种随着时间的推移形成的一种波形： 但是如果想要直接描述这样的一个曲线存储到计算机中，是没有办法描述的。...于是想到了一个办法： 每隔一个小小的时间间隔，去用尺子量一下这个点的位置在哪里。
，每个位置的像素与相邻像素通过设定的卷积核进行卷积运算。...假如目标像素点和它周边的值（上下左右前后的临点，具体的比邻范围依赖于算子的大小，3*3的算子比邻范围为1，5*5的为2，以此类推）得有较大差异，那么就可以通过这个算子对原图矩阵中的这个位置进行卷积运算，...如果keep gray above设为false， X和Y的过滤结果通过逻辑OR合并处理。如果keep gray above设为true，输出是X和Y方向的最大值。...◆First Diff X 快速强化垂直方向的边缘 该点的像由其本身与其右侧像素的差的绝对值决定 ◆First Diff Y 快速强化垂直方向的边缘 该点的像由其本身与其下方像素的差的绝对值决定...◆First Diff XY快速强化任意方向的边缘 该点的像由X和Y方向的差值的和决定 ◆Second Diff X, Second Diff Y, Second Diff XY, 与上面的算法相同
提到视差图，就有深度图，深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。...空间位置(3D)、特定方向(2D)、特定时刻(1D)、特定波长(1D) L=p(x, y, z, θ, φ ,t, λ) 如图所示： ?...这是因为常规的相机一般都可以简化成两个互相平行的平面——镜头的光瞳面和图像传感器所在的像平面。对于常规的相机来说，每个像素记录了整个镜头所出射光线会聚在一个位置上的强度。...宏像素内的每一点对应于光场在该位置的一个方向采样。光场的位置分辨率由采样问隔决定。光场的方向分辨率由每个宏像素内所包含的像元数所决定的。 ?...可以选择更远或更近的像面位置，计算出所有的光线在这个平面上的交点位置和能量分布，从而就得到了一幅新像面上的图像。这个过程等价于传统相机的调焦过程，只不过是通过数字计算来实现，因而被称为数字调焦。
0 表示黑色 255 表示白色，我们可以通过定位像素网格的横纵坐标来获取某一特定位置的像素值。 2.2 彩色图像 毋庸置疑，彩色图像比灰度图像拥有更多的信息，但维度也高了一层。...这样一来，直接看彩色图像是不是就舒服多了 通常在计算机视觉应用中，识别车道线，汽车或行人时，可以通过人眼的观察习惯来判断颜色信息和彩色图像是否有用。...网格中每个像素颜色都有一个对应的数值，我们可以通过定位像素网格的横纵坐标来获取某一特定位置的像素值。...所以只需要将 x,y 坐标传入图像矩阵即可，不过值得注意的是，要先传入 y 再传入 x，因为图像的坐标是反着来的。...) 访问单个像素：传入 xy 坐标，不过要注意是先传入 y 再传入 x 灰度图像是我们帮助计算机 “看” 和 “理解” 图像的第一步，把图像转为灰度图像的像素网格以及 x 和 y 的函数来处理以后，我们还需要学会如何利用这些信息
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