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单目SLAM在移动端应用的实现难点有哪些？

但分解的结果中，你会发现对平移量乘以任意非零常数，仍满足对极约束。直观地说，把运动和场景同时放大任意倍数，单目相机仍会观察到同样的图像！这种做法在电影里很常见。...如果初始化时只有旋转而没有平移，初始化就失败了——所以业界有种说法，叫做“看着一个人端相机的方式，就知道这个人有没有研究过SLAM”。...然而三角测量的前提是——你得有三角啊。 高斯用三角测量是站在两座山上去量另一座，这就构成了三角。双目视觉左右两个相机，存在一定的平移，和目标点也构成了三角。...所以…… 员工：老板你这样移动相机不行啊，要经常把它移回去…… 老板：我花20k请你来做slam，怎么搞的地图一会儿大一会儿小，这怎么用？ 2....要是哪天相机直接输出特征点就更好了。 2.4 遮挡 相机可能运动到一个墙角，还存在一些邪恶的开发者刻意地用手去挡住你的相机。他们认为你的视觉SLAM即使不靠图像也能顺利地工作。

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Unity通用渲染管线（URP）系列（十五）——粒子（Color and Depth Textures）

我假设你已经知道如何配置粒子系统，我不会对此进行详细介绍。如果还不会，请查看Unity的文档以了解特定模块及其设置。...可以通过在任意旋转开始的同时沿50％的时间沿X和Y方向随机翻转粒子，并使粒子以随机速度旋转来添加额外的变化。 ?...2.2 片段深度 为了使靠近相机的粒子褪色，我们需要知道片段的深度。因此，向Fragment添加一个深度字段。 ? 片段深度存储在屏幕空间位置向量的最后一个分量中。...解决方案是使用柔软的粒子，当它们后面有不透明的几何形状时，它们会淡出。为了使这项工作有效，需要将粒子的碎片深度与之前在相机缓冲区中相同位置绘制的任何物体的深度进行比较。...通过调整扰动强度以及通过在其使用寿命期间调整其颜色来平滑地淡入和淡出粒子，可以进一步改善此效果。而且，偏移矢量与屏幕对齐，并且不受粒子方向的影响。

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手机中的计算摄影2-光学变焦

为了让画面的切换不那么突兀，我们可以先前进一小步：对短焦镜头的画面做平滑的数码中心放大，直到目标尺寸和长焦镜头的一致，然后接着继续对长焦镜头的图像平滑放大，像下面一样： 此时，你可以看到整个放大、切换的过程稍微有点平滑的意思了...于是，我们可以再前进一步，在放大的画面的同时，逐渐的平移画面中感兴趣的目标位置，使得切换瞬间两个图像中我们感兴趣的目标的位置一致，就像下面这样： 这样，是不是更有平滑变焦的感觉了？...，然后将平移量和放大倍率线性关联起来，这样每放大一点，就会相应的旋转一点、平移一点，最终达到在相机的切换点，两张图像的尺度一致、关键目标的位置刚好对齐，且整个画面没有旋转感，就像下面所示： 图像质量平滑过渡...以上只是粗略的介绍了SAT功能核心的要点，然而在工程中还有很多细节的问题要处理，例如： 如何处理光学防抖系统工作情况下相机位置的额外变换 如何用最低的功耗，实时的完成上述核心功能 如何在利用系统SOC...例如，将SAT结合上目标检测和跟踪，可以使得你拿起手机后就自动聚焦在最感兴趣的目标上，就像下面的视频所示： 而这里要想做到稳定的跟踪目标，就又涉及到目标检测和跟踪框的空间和时间上的滤波和平滑了，所使用的技术也越来越复杂

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GVINS：基于GNSS视觉惯性紧耦合的平滑状态估计方法

我们通过仿真和实际的实验对所提出的系统进行了广泛的评估，结果表明，尽管GNSS测量有噪声，我们的系统仍然有效地消除了VIO的漂移，并保持了系统的局部精度。...注意，如果GNSS不能初始化，我们的系统仍然可以在视觉惯性模式下工作。同时采用边缘化策略，保证实时估计。...下面我们将讨论几种可能会降低系统性能的情况 1） 低速运动：由于多普勒频移测量的噪声级比伪距测量的噪声级低一个数量级，因此局部帧和ENU帧之间的偏航偏移可以通过多普勒频移测量的短窗口得到很好的约束。...总结 在本文中，我们提出了一个基于非线性优化框架下的紧耦合系统来融合来自相机、IMU和GNSS接收机的测量。我们的系统从一个初始化开始，在初始化阶段采用从粗到精的过程来在线校准局部和全局帧之间的转换。...我们在仿真和真实环境下进行了实验，结果表明，我们的系统有效地消除了累积漂移，保持了典型VIO系统的局部精度。为此，我们声明我们的系统可以实现局部平滑和全局一致性。

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iOS ARKit教程：用裸露的手指在空中画画

那么ARKit如何实现这一目标呢？这是通过一种名为Visual Inertial Odometry（VIO）的技术完成的。...它将来自设备相机的实时视频输入渲染为场景背景，同时它自动将SceneKit空间与现实世界相匹配，假设该设备是这个世界中移动的相机。...所以，首先，我们需要分配一个新的会话： 上面的最后一行添加了一个可视指示器，可以直观地帮助用户描述平面检测的状态。...如果我有机会选择一个数学概念供你学习，那毫无疑问就是矩阵。无论如何，我们可以通过如下描述这个4x4矩阵来避免这种情况：一个包含4x4浮点数的明亮的二维数组。...绘制形状是通过检测移动手指的每个新位置，在该位置放下顶点，以及将每个顶点与前一个顶点连接来完成的。如果我们需要平滑输出，顶点可以通过简单的线连接，或通过贝塞尔曲线连接。

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基础渲染系列（二十）——视差（基础篇完结）

它将照相机位置转换为对象空间，然后从中减去提供的顶点位置，该顶点位置在定义上位于对象空间中。请注意，这会产生一个从顶点指向摄影机的向量。尚未标准化。这正是我们想要的。 ?...尽管如此，我们仍然可以看到视差效果可以看起来连续且平滑。但是，视差遮挡引起的轮廓总是被混淆。MSAA并没有消除它，因为它仅适用于几何图形的边缘，不适用于纹理效果。...循环之后，我们计算线相交的位置。我们可以使用它在上一个和最后一个UV偏移之间进行插值。 ? 数学如何计算？ 这两个线段定义在两个采样步骤之间的空间内。我们将此空间的宽度设置为1。...完成循环后，不使用最后一个偏移量，而是将偏移量调整为最后两个步骤之间的一半。在该点采样高度。如果我们最终到达表面之下，则将偏移量的四分之一移回到上一个点，然后再次采样。...（动态批处理以及正确的结果） 到此结束“渲染”教程系列。现在，你对Unity的渲染管道如何工作以及标准着色器如何完成其工作有了一个很好的了解。

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高分辨率、实时的手持物体360°三维模型重建结构光技术

为了构建刚性对象的完整几何模型，对象必须相对于测量系统（或扫描仪必须相对于对象移动），以获取和集成对象的视图，这不仅使系统配置复杂，而且使整个过程耗时。...多视图条纹投影轮廓测量系统从不同的角度获取一个手持物体的高精度深度信息，同时将多个视图实时对齐并合并在一起。...带有两个镜子的测量系统可以在一个测量中重建一个全景三维表面，因为它们同时从三个角度捕捉目标[9]。然而，由于透视信息有限，这类系统仍然无法获得全尺度的三维测量。...获取相机姿态的常规PnP问题如图3(a)所示，即当物体保持静止时相机移动，我们知道物体在世界坐标系中的三维数据和相机移动到位置2时的像素坐标。...不同时间段的配准结果和场景如图6所示。单次粗配准和细配准的时间分别为0.4s和2s。整个模型的重建时间是70秒。图7显示了配准后的结果，从中我们可以看到David模型的所有3D形状都很好地对齐。

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MPEG V-PCC项目启航

好莱坞工作室认为这将成为虚拟和混合现实的最终实现目标。许多公司已经开始将注意力从VR转移到增强现实和混合现实，或者用新的术语说，扩展现实（XR）。...图2 V-PCC编码过程概览 图3 V-PCC解码过程概览 A.Patch的生成和打包——确定如何最好地将输入点云分解为Patch，以及如何最有效地将这些Patch拟合到矩形2D网格中...如果块同时具有空像素和填充像素，则空像素被迭代地填充其非空邻近像素的平均值。...如果块未满，则通过使用以下策略对指示完整/空子块的位置的附加信息进行编码。首先，编码器选择下图中描绘的四个子块遍历顺序中的一个，并在比特流中明确地发信号表示其索引。...图6 子块遍历顺序 E.平滑和几何/纹理重建 平滑过程旨在缓解由于压缩失真而可能在Patch边界处出现的潜在不连续性。实现的方法将边界点移动到其最近点的质心。

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Pixel 3的超分辨变焦技术

实际上, 一些数码单反相机就支持这种操作, 但只有当相机在三脚架上时, 传感器/光学器件才会主动移动到不同位置，这有时被称为 "microstepping"。...但在像现代智能手机这样广泛使用的成像设备上, 在需要放大的场合 (如移动相机数码变焦) 实际使用超分辨率算法, 仍然大部分情况下都无法实现。 部分原因是, 为了使算法正常工作, 需要满足某些条件。...我们不希望得到一个高分辨率的带噪声图像, 我们的目标是既增加分辨率又产生更少噪声的结果。 2. 连拍图像之间的运动不仅限于相机的运动。...以下是我们对其中一些困难是如何克服的： 1. 为了有效地合并连拍中的帧, 并为每个像素生成红绿蓝像素值值, 从而不需要去马赛克, 我们开发了一种在帧之间融合信息的方法。...该方法自适应地考虑了图像的边缘信息。具体来说, 我们分析输入帧, 调整融合的方法, 在增加细节和分辨率, 与减少噪声和平滑图像之间做权衡。

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数码相机内的图像处理-基本图像滤波

点处理 在滤波时，根据目标像素信息的来源，可以分为点操作和邻域操作两类。点操作是指目标像素仅仅依赖于对应的源像素，跟其他的像素没有关系。...在第2篇文章提到的相机内基本处理中，White Blalance, Color Transforms等操作都是点操作。 二....这里： 线性，是指最终生成的像素值是由邻域像素值线性混合而成 移不变，是指不管对于哪个坐标的像素，其线性混合的系数都是一致的，不会因为像素坐标的变化而变化 一个非常典型的线性移不变滤波器是Box Filter...其公式和1维表现形式是一个1x3的卷积核（水平梯度），或3x1的卷积核(垂直梯度）： ? 直接对图像求导会受到噪声的干扰，因此一般需要对图像先做一次平滑，减少噪声的干扰，再做求导。...但可以采用同样的原理得到新的对噪声更鲁棒的滤波方式： ? 这里，f代表信号，h代表blur核，用于平滑图像。

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ECCV18：谷歌普林斯顿提出首个端到端立体双目系统深度学习方案

---- 新智元报道 来源：arxiv 编译：肖琴、大明 【新智元导读】本文是计算机视觉顶会ECCV 2018录取论文中备受关注的一篇，来自谷歌&普林斯顿大学的研究人员提出了第一个主动双目立体成像系统的深度学习解决方案...通过合理选择传感波长，相机对捕获主动照明和被动光线的组合，提高了结构光的质量，同时在室内和室外场景中提供了强大的解决方案。虽然这项技术几十年前就提出了，但直到最近才出现在商业产品中。...我们提出的损失是通过基于窗口的成本聚合和自适应的支持权重方案优化的。这种成本聚合使边缘保留并使损失函数平滑，这是使网络达到引人注目的结果的关键。...即使训练数据主要是从办公室环境中捕获的，我们仍然发现，ASN很好地涵盖了各种测试场景，如起居室、游戏室，餐厅和各式各样的目标，比如人、沙发、植物、桌子等。具体如图所示。...我们设计了一个新的损耗函数来处理高频模式，照明效果和像素遮挡的情况，以解决自我监督设置中的主动立体声问题。

88310

SIGGRAPH 2020 | 基于样例的虚拟摄影和相机控制

编者按 生命在于运“动”，场景在于“动”态，摄影在于相机移“动”。“动”是常态，也是图形生成、理解与呈现的核心研究对象。 人体动作是否有最精简的表达？...在虚拟摄影中，相机不再受场景的限制，可以自由地进行控制，这赋予了虚拟相机更加丰富的表达能力。...一方面，需要对场景进行理解，对被拍摄人物的相对位置、朝向进行分析，然后找到对应需要运用的规则； 另一方面，当场景中的人物发生变换、运用的规则发生改变时，需要控制相机进行平滑的切换。...如图1所示，对于一个新场景，用户指定期望的拍摄效果对应的样例视频，我们的算法从该样例视频中分析出相机行为与场景中演员行为之间的关系，并将该关系用于新场景的相机控制中，最终实现新场景的拍摄效果与样例视频相同...02 本文算法 为了实现这个目标，本文算法框架分为三个部分，具体如图2所示： 1.样例视频演员与相机信息估计（Estimation） 2.样例视频相机行为分析（Gating） 3.新场景相机轨迹预测（Prediction

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前沿 | BAIR开发现实环境的RL机器人，通过与人类的物理交互学习真实目标

使用这个控制方法时，机器人就像一个弹簧一样：它允许人推它，但是在人停止施力之后，它会移回到原来的期望位置。...这个目标函数为任务的不同方面编码奖励，例如「到达位置 X」，或者「在远离人类的同时朝着桌子移动」。...让 x 代表机器人的状态（例如位置和速度），uR 代表机器人的动作（例如施加到关节的扭矩）。人类可以通过外部的力矩来与机器人产生物理交互，称作 uH，机器人通过它的动力运动到下一个状态。 ?...为了推理给定目前规划好的轨迹中的人类偏好轨迹，机器人首先测量了人类的交互力 uH，然后平滑地使轨迹上与交互点接近的点发生形变，从而得到人类偏好的轨迹。 3）使用θ的最大后验（MAP）估计进行规划。...很多未解决的问题仍然存在，包括开发能处理动态方面的解决方案（例如关于移动时间的偏好），以及如何/何时将所学的目标函数推广到新任务中。

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基础渲染系列（八）——反射

你仍然可以看到直接光线投射的阴影。 ? ? ? （非金属 平滑度分别为0.5,0.75,1） 相同的规则适用于金属，但间接反射占主导地位。因此，随着光亮度的增加，直接光的阴影消失。...如果我们想要更真实的反射，则必须为每个球创建一个探针，并将其放置在适当的位置。这样，每个球体都会从自己的角度获取环境图。 ? （一个球一个探针，不同的反射效果） 虽然这效果更好，但仍然不是完全真实的。...如果我们对每个片段使用一个探针，反射会很好。但是现在只有一个探针。这种近似值足以有效地无限远地飞行，例如天窗。但这不适用于附近事物的反射。 当一片环境无限远时，确定反射率，我们无需考虑视角位置。...然后从中减去立方体贴图的位置，得到了新的投影样本方向。 ? （找到新的投影方向） ? 新方向不是必须归一化吗？ 可以使用任何非零向量对立方体贴图进行采样。...（仍然没有混合） 4.2 重叠探针盒 为了使混合有效，多个探针的边界必须重叠。因此，调整第二个盒，使其延伸到建筑物中。重叠区域中的球应获得混合反射。

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达芬奇DaVinci Resolve Studio 18

1、源磁带 回到磁带的时代，找到一个剪辑很容易，因为你可以在磁带上上下滑动以查看媒体和选择镜头。今天，在包含数百个文件的bin中找到正确的剪辑很慢。...但是，使用新剪切页面，您可以查看查看器中显示的剪裁点并进行非常精确的修剪。这种新的图形视图也称为A / B修剪器，可让您使用数字框计数器和微移工具调整编辑的每一面。...•  Timeslines 新的堆叠时间轴功能可让您同时打开和处理多个时间轴。想象一下，能够快速复制，粘贴或编辑场景从一个时间轴到另一个时间轴。...DaVinci Resolve甚至可以识别相机的启动和停止，并使用元数据来获取角度和名称信息。您甚至可以同时对整个摄像机角度进行分级！...您可以获得帧位置和播放速度的单独曲线，以便将任何帧移动到任何时间点。选择光流，帧混合或最近的帧渲染，以获得最高质量的结果！

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独家 | AutoFlip：智能化视频剪裁的开源框架（附链接）

这种结构让AutoFlip具有扩展性，开发者能很方便地为不同场景和视频内容增添新的探测算法。...剪裁 在确定了每帧的目标后，就可以决定如何把内容剪裁到新的画面中。取决于物体在场景中的移动轨迹（例如物体是跑来跑去还是静止不动），AutoFlip会自动选择最佳剪裁策略 – 静态的、移动的或是追踪的。...在静态模式中，剪裁后的相机视角是固定在某一位置，从这个位置可以在大部分场景中看到目标。这个模式能高效地模拟专业静态电影拍摄，例如使用静态三脚架的相机或者后期的稳定处理。...在算法决定使用以上哪种剪裁策略后，AutoFlip对每帧确定一个最佳剪裁窗口，同时确保目标出现在该窗口中。当追踪框追踪场景里的目标时经常会在每帧画面之间跳来跳去，导致了不能很好的确定剪裁窗口。...下图：使用欧式范数得出的平滑相机轨迹。 左图：目标物体在场景中来回移动，需要追踪相机轨迹。右图：目标物体和场景保持相对静止；静态相机视角能够涵括该场景目标物体的移动轨迹。

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如何用python制作3d游戏_【教程】12个步骤让你快速学会制作3D游戏

接下来你需只要将它们分别拖动到相应位置或使用transform options(转换选项)，对它们进行排列使它看起来像一个arena(舞台)即可。...为了使目标动起来，我们使用到一个名为“速度”的变量，它可以帮我们确定我们的目标物体在舞台上移动的速度。...通过把它从Hierarchy(层次结构)面板中拖动到Lights的game object(游戏对象)中，使它成为Lights一个子对象。这跟把一个文件移动到一个文件夹的概念是相似的。...我采用的参数是 position (0, 10.5, -10)以及rotation (45, 0, 0)。 如果你愿意的话，你也可以在场景视图中通过拖动相机来给它确定一个合适的位置。...你应该能够通过使用玩家附近的箭头键来使之移动，与此同时相机视角也会按照你的移动而移动。 最后，保存场景和项目 步骤10：制作一些items 创建一个新的GameObject.(游戏对象)。

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北京大学创新推出ManipLLM黑科技 | 大幅提升机器人操作的鲁棒性与智能性

相比之下，MLLMs在理解物体和展示显著泛化能力方面表现出强大的能力。 因此，将MLLMs转换为以目标为中心的操纵证明更有效。这提出了一个重要问题：作者如何利用MLLMs促进以目标为中心的机器人操作？...主要的挑战是如何使MLLMs理解物体的几何结构（例如它们的轴），以预测目标为中心的操纵的可移动接触位置。此外，这些模型，它们接受2D输入，是否也可以预测3D执行器方向仍然有待探索。...要成功地操纵目标，模型需要了解它所面对目标的类别，因为同一类别的目标具有共同的几何属性。如图2中第一个提示所示，作者将提示形式化为“图像中的物体属于哪个类别？”。...在无AIA.的表2最后一行中，作者使用一个直接的控制策略，该策略在不变的方向下直接移动到所需位置。...这种训练策略允许模型在保留实际世界中的强大感知和推理能力的同时，为其配备执行新操作任务的能力。

17910

彻底解决AI视觉深度估计

换句话说，对物体深度的估计自然地通过反转一个视觉生成模型得到，在该模型中，产生的预测误差向上流动到皮层层次结构中，这与神经网络中发生的直接过程形成对比。 2....从点投影的可视化中可以看出，实际目标位置和估计目标位置之间的距离缓慢减小，同时两个位置都接近相机平面的中心，从而提供有效的深度估计。 Figure 6.同时目标固定的深度估计任务的时间帧序列。...然而，投影的预测误差可以通过两个开放路径（即视角和绝对置信度）流动的事实在某些情况下可能会出现问题，例如在同时进行深度估计和目标固定期间。人们很自然地认为深度估计遵循目标固定。...事实上，通常不需要自上而下的处理来接近目标；当图像呈现给相机时，后者可能会直接移动到这个投影空间中，从而实现更简单的控制[34,35]。 然后，可以直接根据聚散度线索计算深度。...如[43]中所述，当立体相机具有非对称的聚散角时，当投影为 一个点落在相机平面的中心。因此，聚散度可以有效地在深度估计中发挥关键作用，同时提供环境的统一表示。

11410

附加实验2　OpenGL变换综合练习

理解掌握了有关坐标变换的内容，就算真正走进了精彩地三维世界。...为了使显示的物体能以合适的位置、大小和方向显示出来，必须要通过投影。有时为了突出图形的一部分，只把图形的某一部分显示出来，这时可以定义一个三维视景体（Viewing Volume）。...上述过程说明，程序中绘制顶点前的最后一个变换命令最先作用于顶点之上。这同时也说明，OpenGL编程中，实际的变换顺序与指定的顺序是相反的。...执行视点变换的命令和执行模型转换的命令是相同的，想一想，在用相机拍摄物体时，我们可以保持物体的位置不动，而将相机移离物体，这就相当于视点变换；另外，我们也可以保持相机的固定位置，将物体移离相机，这就相当于模型转换...场景中物体的顶点经过模型转换之后移动到所希望的位置，然后再对场景进行视点定位等操作。模型转换和视点转换共同构成模型视图矩阵。 （二）模型变换 模型变换是在世界坐标系中进行的。

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