实际业务场景中还有模型颜色切换、模型旋转、缩放、全景场景等逻辑需要我们去处理。 4.2.1 场景相机 首先，我们来了解一下相机。3D场景中的相机类似于现实生活中的人眼的功能。...位置和角度我们比较好理解，下面我们来介绍下投影方式：投影有两种方式，分别是正投影与透视投影： 4.2.1.1 正投影 正投影： 正射投影，又叫平行投影。...从图中我们可以看出： 平行光是朝着某个方向照射的光，光线中的每一个光子与其它光子都是平行运动的。举个例子，阳光就可以认为是平行光，平行光只能照亮物体的一部分表面。...实现3D场景中的模型旋转有两种实现方式： （1）3D场景中的相机不动，旋转3D实体即3D模型 （2）旋转相机，即3D模型不动，相机围绕模型进行旋转 在现实生活中，将物体移动到视场中并不是正确的方法，...因为在实际生活中通常是移动相机去拍摄建物体。
为什么要将视频里的信息投影到2D平面中呢？ 在2D平面中的数据能够更轻松的实现数据挖掘任务，例如平面交通图中车流的运动状态或者一天中常见的堵塞地点。...因为在图像顶部（或者远处）一个像素的移动对应于现实世界中的距离比图像底部（或者近处）一个像素的移动对应于现实世界中的距离更大。...为解决这个问题，我们首先要意识到我们正在解决的是欧几里德空间中两个平面的转换问题。一个平面式在相机中的平面，另一个平面是投影的2D平面。因为我们需要了解两者之间存在着怎样的数学映射关系。...上图中，第一个是平移变换，直在x和y方向上平移；第二个变换时欧几里德变换，其不仅产生平移，还发生了旋转；第三个是仿射变换，是平移、旋转、缩放和剪切的组和，他可以改变点之间的距离，但是平行线在转换后还是保持平行...现在便可以通过跟踪相机中移动的物体在平面图中绘制出物体的移动路线，用与后续的数据挖掘。
(3)请分别调整观察变换矩阵、模型变换矩阵和投影变换矩阵的参数，观察变换结果； (4)掌握三维观察流程、观察坐标系的确定、世界坐标系与观察坐标系之间的转换、平行投影和透视投影的特点，观察空间与规范化观察空间的概念...投影变换主要分为透视投影和平行投影两种。 (4)视口变换：将投影变换得到的投影图映射到屏幕的视区上，确定最终图像在屏幕上所占的区域。 上述变换在OpenGL中实际上是通过矩阵乘法来实现。...，这个空间里物体将以正投影的模式表现，在移动的过程中，观察到的物体大小不会发生变化，这解释了为什么在正投影中移动物体，不能观察出物体形状变化； （4）gluPerspective(视角，宽高比，近距离...在深度测试算法中，通过扫描投影在xOy平面上每一点的z坐标的大小，确定遮挡关系，只显示z坐标小的像素，进而完成遮挡效果。...(0,5,50)，Y轴向上 //三个数组代表的分别是：相机在世界坐标中的位置 //相机对准的物体在世界坐标中的位置 //相机朝上的方向在世界坐标中的位置 if (bWire) glPolygonMode
实际业务场景中还有模型颜色切换、模型旋转、缩放、全景场景等逻辑需要我们去处理。 4.2.1 场景相机 首先，我们来了解一下相机。3D场景中的相机类似于现实生活中的人眼的功能。...位置和角度我们比较好理解，下面我们来介绍下投影方式：投影有两种方式，分别是正投影与透视投影： 4.2.1.1 正投影 正投影： 正射投影，又叫平行投影。...所以在官网的手机模型3D展示中，我们选择透视投影来计算相机的投影矩阵。 4.2.2 场景光照 要想让我们渲染出的 3D 物体看起来更自然、逼真，很重要的一点就是模拟各种光照的效果。...注：图片来自网络（https://blog.csdn.net） 从图中我们可以看出： 平行光是朝着某个方向照射的光，光线中的每一个光子与其它光子都是平行运动的。...注：图片来自网络（https://webglfundamentals.org） 在现实生活中，将物体移动到视场中并不是正确的方法，因为在实际生活中通常是移动相机去拍摄建物体。
相机标定 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 这些几何模型参数就是相机参数 这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定） 坐标系转换 世界坐标系...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...对应的变换矩阵称为单应性矩阵。在上述式子中，单应性矩阵定义为 单应性在计算机视觉中的应用 图像校正，图像拼接，相机位姿估计，视觉SLAM等领域有非常重要的作用。
导读 为什么非得用双目相机才能得到深度？...），根据近大远小的常识确实可以推断出图像中什么离我们远什么离我们近；二是人在单眼观察物体的时候其实人眼是晃动的，相当于一个移动的单目相机，这类似于运动恢复结构（Structure from Motion..., SfM）的原理，移动的单目相机通过比较多帧差异确实可以得到深度信息。...P在相机C1中的成像点是P1，在相机C2中的成像点是P2，但是P的位置事先是未知的。...极线约束示意图 细心的朋友会发现上述过程考虑的情况（两相机共面且光轴平行，参数相同）非常理想，相机C1，C2如果不是在同一直线上怎么办？
：选区起点所在的节点 anchorOffset：在到达选区起点位置之前跳过的anchorNode中的字符数量 focusNode：选区终点所在的节点 focusOffset：focusNode中包含在选区之内的字符数量...(node)：确定指定的节点是否包含在选区中 deleteFromDocument()：从文档中删除选区中的文本，与document.execCommand("delete",false,null)命令的结果相同...extend(node,offset)：通过将focusNode和focusOffset移动到指定的值来扩展选区 getRangeAt(index)：返回索引对应的选区中的DOM范围 removeAllRanges...anchorOffset：“起点”在anchorNode中的偏移量。 focusNode：返回包含“结束点”的节点。 focusOffset：“结束点”在focusNode中的偏移量。...表单提交 富文本编辑不是使用表单控件实现的，而需要手工来提取并提交HTML。为此，通常可以添加一个隐藏的表单字段，就是在提交表单之前提取出HTML，并将其插入到隐藏的字段中。
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，这些几何模型参数就是相机参数。...2.什么叫相机标定？ 在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定） 3.为什么相机标定很重要？...目前出现的自标定算法中主要是利用相机运动的约束。相机的运动约束条件太强，因此使得其在实际中并不实用。利用场景约束主要是利用场景中的一些平行或者正交的信息。...像素坐标系不利于坐标变换，因此需要建立图像坐标系，其坐标轴的单位通常为毫米（mm），原点是相机光轴与相面的交点（称为主点），即图像的中心点，轴、轴分别与轴、轴平行。...通过最终的转换关系来看，一个三维中的坐标点，的确可以在图像中找到一个对应的像素点（为什么？
），根据近大远小的常识确实可以推断出图像中什么离我们远什么离我们近；二是人在单眼观察物体的时候其实人眼是晃动的，相当于一个移动的单目相机，这类似于运动恢复结构（Structure from Motion..., SfM）的原理，移动的单目相机通过比较多帧差异确实可以得到深度信息。...但是实际上，相机毕竟不是人眼，它只会傻傻的按照人的操作拍照，不会学习和思考。下图从物理原理上展示了为什么单目相机不能测量深度值而双目可以的原因。...P在相机C1中的成像点是P1，在相机C2中的成像点是P2，但是P的位置事先是未知的。...细心的朋友会发现上述过程考虑的情况（两相机共面且光轴平行，参数相同）非常理想，相机C1，C2如果不是在同一直线上怎么办？
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，这些几何模型参数就是相机参数。...2.什么叫相机标定？ 在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定） 3.为什么相机标定很重要？...目前出现的自标定算法中主要是利用相机运动的约束。相机的运动约束条件太强，因此使得其在实际中并不实用。利用场景约束主要是利用场景中的一些平行或者正交的信息。...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（mm），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u轴、v轴平行。...通过最终的转换关系来看，一个三维中的坐标点，的确可以在图像中找到一个对应的像素点（为什么？
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...上图中，如果有一个物体成像到图像坐标系，则可以用下图来表示（B点是相机坐标系中物体的点坐标，P是图像坐标系中成像的坐标）： 可以知道相机坐标系与图像坐标系的关系为： 好了，那么为什么OcOi这个距离是焦距呢...大部分的文章在介绍这一点的时候，也有欠缺，为什么像素坐标系会在相机坐标系的前面呢，按道理说，相机坐标系是以相机的透镜中心为原点，那像素坐标系和图像坐标系为什么不在后面呢？这里做一个说明。...先说一说什么叫齐次坐标系：能够明显的区分点与向量，并且便于计算机做图形处理时进行仿射变换的坐标系。 在欧式空间，两条平行线是不会相交的（可以想象成两条平行的光线）。
导语 随着软硬件的发展，在PC和移动端浏览器上进行web 3D开发的条件已经基本成熟了，出现了不少js 3D库，Threejs是js 3D库中的佼佼者。...相机：Threejs必须要有往场景中添加一个相机，相机用来确定观察位置、方向、角度，相机看到的内容，就是我们最终在屏幕上看到的内容。在程序运行过程中，可以调整相机的位置、方向、角度。...想象一下，在房间里放了一个摄像机，你不在房间里面，但可以远程控制相机移动，摄像机传给远程电脑上展示出来的画面，就是Threejs在屏幕上呈现的画面。...投影的大小 考虑一种比较简单的场景，相机示景体的远近平面和坐标系中的xy平面平行，从而示景体远近平面上的内容刚好可以垂直投影到画布上，并且示景体中与xy平面平行的任何一个平面，投影到画布上刚好等于画布大小...，只与平行光的角度和物体所在平面有关；4）、聚光灯，投射出的是类似圆锥形的光线。
前端富文本基础及实现 https://www.zoo.team/article/rich-text 前言 在日常生活中我们会经常接触到各种各样的文档格式和形式，其中富文本在文档格式中扮演了重要角色。...在空白的 HTML 文档中嵌入一个 iframe，并将 designMode 属性设置为 on，文档就会变成可编辑的，实际编辑的则是 iframe 内的 body 元素。...光标示例（起始位置是同一个位置的选区） 如图：anchorNode 与 focusNode 为同一节点 ("ZOO" 文本节点)，anchorOffset 与 focusOffset 指向节点同一处，通过此信息可得到光标位置...// anchorNode 为文本节点时，需要将内部字符串与索要插入的内容拼接 anchorNode.nodeValue = (string.substring(0, anchorOffset...为其他类型节点时，需要根据 anchorOffset 在 anchorNode 中插入片元素 anchorNode.insertBefore(newNode, anchorNode.childNodes
左图是立体相机捕获到的左右图像；右图是用没有标定过的左右图像生成的视差图。 我们观察到，使用未校准的立体相机生成的视差图非常嘈杂且不准确。为什么会这样？...下图显示了一对具有点对应关系的立体图像，以及使用这些图像生成的视差图。我们观察到，与前一张相比，现在的视差图噪声更低。在这种情况下，相应的关键点具有相等的Y坐标。仅当相机平行时才可能出现这种情况。...为了代替手动调整相机，我们考虑用软件的方法。使用一种称为“立体图像校正”的方法。[1] 下图说明了立体校正的过程。这个想法是在平行于透过光学中心的线的公共平面上重新投影两个图像。...1）左右相机的独立标定 在执行立体标定之前，我们会分别对两个相机进行标定。但是，如果stereoCalibrate()方法可以对两个相机中的每一个进行校准，为什么还要分别标定相机呢？...由于要计算的参数很多（较大的参数空间），并且在诸如角点检测和将点近似为整数之类的步骤中累积了误差。这增加了迭代方法偏离正确解的风险。
，在代码实践的时候，我们才说完整的双目标定。...首先来思考一个问题：为什么要进行双目标定？ 这是因为在许多三维重建算法中，我们都要知道两台相机之间的相对位置关系，这样才能进行距离计算。 双目标定前后，双目模型对比如下图所示： ?...极线的一端，光心与物点连线与像平面的交点； 可以看出： 校正前，相机的光心不是相互平行的 校正后，极点在无穷远处，两个相机的光轴平行，像点在左右图像上的高度一致 标定+校正后图片： ?...图1 立体校正后左右相机图像发生一定扭曲 [2] 这样的好处是：比如后续的立体匹配时，只需在同一行上搜索左右像平面的匹配点即可，能使效率大大提高。...根据前文的推导，在获取了R、T矩阵后，我们就要进行极线校正（立体校正），使两部相机光轴平行，如下所示： 图4(a) 立体校正前 [2] 图4(b) 立体校正后 [2] 但是平行的方法有很多，可以：
对于寻常百姓家，后2者的成本是十分昂贵的，所以我们可以尝试玩一下自己搭建三维成像传感器中的一种——3D线激光，一个单目相机，一个激光足矣。...对于3D线扫，要产生点云，首先需要对系统进行标定，这里我们需要获取到的信息有： 1.相机的内外参 2.激光的平面方程 3.移动方向的平移矩阵 在计算出这三步骤结果后，我们就可以通过每一张2D像素图片，...图像中每个点都可以得到一个像素坐标P(x,y)，这个点是实际空间中的某个点，和相机中心点的连线在相机平面上的投影得到的。...标定板放在视野范围内，各种平移和倾斜旋转；2.拍摄倒数第二张标定板图片，这张标定板图片将用来作为后续的基准坐标系用于计算，在拍摄时尽量将标定板放置于平面，放正，与相机平行，这样后续方便自我检查；3.拍摄完后...，将标定板拿走，在同一个位置打上激光线，激光线最好也与相机平行，与标定板的边也平行；4.重复第2步，拍摄倒数第一张标定板图片，这张标定板所在的平面最好是与之前的标准平面有一个台阶落差，同样尽量放平放正；
首先来思考一个问题：为什么要进行双目标定？ 这是因为在许多三维重建算法中，我们都要知道两台相机之间的相对位置关系，这样才能进行距离计算。 双目标定前后，双目模型对比如下图所示： ?...图1 标定模型 [1] 其中： 基线：两个光心的连线称为基线； 极平面：物点（空间点M）与两个光心的连线构成的平面称为极平面； 极线：极平面与成像平面的交线 极点：极线的一端，基线与像平面的交点 像点：...极线的一端，光心与物点连线与像平面的交点； 可以看出： 校正前，相机的光心不是相互平行的 校正后，极点在无穷远处，两个相机的光轴平行，像点在左右图像上的高度一致 标定+校正后图片： ?...但由于制造原因，使得成像过程（从相机坐标系到图像坐标系转换过程中）存在着畸变，主要有两类，径向畸变和切向畸变，它们可以通过以下公式进行修正： ? 03 双目标定公式推导 ?...根据前文的推导，在获取了R、T矩阵后，我们就要进行极线校正（立体校正），使两部相机光轴平行，如下所示： 图4(a) 立体校正前 [2] 图4(b) 立体校正后 [2] 但是平行的方法有很多，可以：
在新推出的AR模式下，用户只需触摸取景器即可在静态或移动的水平表面（例如桌子，地板或手）上放置有趣的虚拟3D对象，从而与动态真实世界环境进行无缝交互。...6自由度跟踪系统是基于能够驱动Motion iOS中的Motion Text和YouTube上的Privacy Blur这两项功能的相关技术的，这项技术可以精确跟踪静态和移动物体。...假设跟踪的表面与地平面平行，并使用设备的加速度计传感器提供手机相对于地平面的初始方向，我们便可以跟踪摄像机的6个自由度（3个用于平移，3个用于旋转）。这使我们能够准确地变换和渲染场景中的虚拟物体。...一个简单的针孔照相机模型将图像平面中的框的平移和缩放与相机的最终3D平移相关联。 可以使用图像平面中的框的平移和尺寸（相对缩放比例）的变化来确定两个相机位置C1和C2之间的3D平移。...为了解决这个问题，我们在现有的跟踪器（Motion Text中使用的跟踪器）中添加了缩放比例估计，并在相机的视场之外追加了区域跟踪。
理论上讲，是可能定义一种透镜而不引入任何畸变的。然而现实世界没有完美的透镜。这主要是制造上的原因，因为制作一个“球形”透镜比制作一个数学上理想的透镜更容易。而且从机械方面也很难把透镜和成像仪保持平行。...对径向畸变，成像仪中心(光学中心)的畸变位0，随着向边缘移动，畸变越来越严重。实际情况中，这种畸变比较小，而且可以用r=0的位置周围的泰勒级数展开的前几项来定量描述。...对于一般的相机，通常使用前两项，k1和k2；对于畸变很大的相机，比如鱼眼透镜，使用第三项k3。 切向畸变，这种畸变是由于透镜制造上的缺陷使得透镜本身与图像平面不平行而产生的。可以用p1和p2表示。...因此共有5个我们需要的参数。由于在OpenCV程序中五个参数都是必需的，所以它们被放置到一个畸变向量中，这是一个5×1的矩阵，按顺序依次是k1，k2，p1，p2，k3。...下图给出了切向畸变在前面外部矩阵形网格点的影响。这些点明显在位置和半径上有位移。 在图像系统中还有很多其他类型的畸变，不过都没有径向和切向畸变显著，故可忽略。
第 一 章 引言 1.1 为什么要相机标定 首先来看相机标定的意义，我们都知道，我们拍摄的图片是二维的，但是真实世界是三维的。一个场景是如何从三维变成二维的呢？相机起到的就是这个作用。...图 1.1: 相机标定模型 1.2 成像系统 接下来介绍成像系统的基础，从三维坐标中的某一点 P(x, y, z) 出发，推导在相机的像素坐标系中的成像点。...他们的之间的转换关系可以通过矩阵表示为下面的公式： 图 1.2: 小孔成像原理图 然后，考虑相机坐标系到图像坐标系的转换，假设点 在图像坐标系中的成像点是 p′(x, y)。...这里基于的是小孔成像的原理，原理如图1.2的左图所示，焦距是 f，成像面是与 XOY 平面平行且距离原点 f 的平面。图1.2的右图为 ZcY 截面。...不考虑世界坐标系的旋转，点从相机坐标系到像素坐标系的转换公式可以总结为 上式中 ，代表焦距除以单个的像素大小，所以单位是像素，在相机的标定过程中 dx, dy, f 均不能直接测量得到的，组合值 fx
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