文章：Surround-view Fisheye Camera Perception for Automated Driving: Overview, Survey & Challenges
由于近期在研究相机与投影仪的标定程序时，需要将结构光图片与灰点相机拍摄得到的图片中，找出角点之间的对应性，使用了如下一条代码：
疫情期间，我们在GitHub上搜索TensorFlow预训练模型，发现了一个包含25个物体检测预训练模型的库，并且这些预训练模型中包含其性能和速度指标。结合一定的计算机视觉知识，使用其中的模型来构建社交距离程序会很有趣。
文章：Fisheye Camera and Ultrasonic Sensor Fusion For Near-Field Obstacle Perception in Bird’s-Eye-View
文章：Calibration Method of the Monocular Omnidirectional Stereo Camera
选自arXiv 作者：Chuhang Zou等 机器之心编译 参与：Geek Ai、路 近日，来自 UIUC 和 Zillow 的研究者在 arXiv 上发布论文，提出 LayoutNet——一种仅通过单张透视图或全景图就能估算室内场景 3D 布局的深度卷积神经网络（CNN）。该方法在全景图上的运行速度和预测精度比较好，在透视图上的性能是最好的方案之一。该方法也能够推广到非长方体的曼哈顿布局中。目前，该论文已经被 CVPR 2018 接收。 引言 对于机器人和虚拟现实、增强现实这样的应用来说，从图像中估
在对抗新冠状病毒的斗争中，保持社会距离是一个减缓疾病的传播非常有效的措施。虽然数以百万计的人们都老老实实呆在家里帮助减少传播，但制造业和制药业的许多员工仍然不得不每天上班，以确保满足基本生活需求。
内容一览：在疫情期间，公共场所中尽量避免人群聚集，可以有效控制疫情扩散。英国利兹大学的研究团队开源了 DeepSOCIAL 人群距离监测项目，通过 YOLOv4+SORT 的方式快速实现了这一应用。
作者 |神经星星 来源 |HyperAI超神经 By 超神经 内容一览：在疫情期间，公共场所中尽量避免人群聚集，可以有效控制疫情扩散。英国利兹大学的研究团队开源了 DeepSOCIAL 人群距离监测项目，通过 YOLOv4+SORT 的方式快速实现了这一应用。 关键词：DeepSOCIAL 疫情应用 目标检测 由英国利兹大学交通研究院的研究员 Mahdi Rezaei 开源的 DeepSOCIAL 人群距离监测项目，成了最近的网红应用。 DeepSOCIAL 是通过 YOLOv4 实现行人检测，再用 SOR
DeepPanoContext: 基于全局场景背景图和关系优化的全景3D场景理解（ICCV 2021）
全景图是2:1比例的图片，一般是多张图像拼接而成。全景图2:1的比例可以很方便的映射到球面，而球坐标可以很方便的实现各种有趣的投影。比如小行星，水晶球，局部透视投影等。
本文出现的数据结果和码源见：https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/18269941
基于视觉的3D检测任务是感知自动驾驶系统的基本任务，这在许多研究人员和自动驾驶工程师中引起了极大的兴趣。然而，使用带有相机的2D传感器输入数据实现相当好的3D BEV（鸟瞰图）性能并不是一项容易的任务。本文对现有的基于视觉的3D检测方法进行了综述，聚焦于自动驾驶。论文利用Vision BEV检测方法对60多篇论文进行了详细分析，并强调了不同的分类，以详细了解常见趋势。此外还强调了文献和行业趋势如何转向基于环视图像的方法，并记下了该方法解决的特殊情况的想法。总之，基于当前技术的缺点，包括协作感知的方向，论文为未来的研究提出了3D视觉技术的想法。
文章：Ground-VIO: Monocular Visual-Inertial Odometry with Online Calibration of Camera-Ground Geometric Parameters
在这个项目中，我使用 Python 和 OpenCV 构建了一个 pipeline 来检测车道线。这个 pipeline 包含以下步骤:
已经使用各类函数统计出了数据结果，却被要求加入新的临时需求。这是数据分析师的工作日常，你是否还在为此苦恼？
摘 要 ：透视投影是3D渲染的基本概念，也是3D程序设计的基础。掌握透视投影的原理对于深入理解其他3D渲染管线具有重要作用。本文详细介绍了透视投影的原理和算法实现，包括透视投影的标准模型、一般模型和屏幕坐标变换等，并通过VC实现了一个演示程序。
在VSLAM中，经常会使用鱼眼镜头或者广角镜头。本文主要分为理论部分与鱼眼镜头标定实践两部分，其中理论部分，主要参考《A generic camera model and calibration method for conventional, wide-angle, and fish-eye lenses》，作者为Juho Kannala和Sami S. Brandt，写于2006年，同时这篇文章的作者在2004年也写了一篇与鱼眼镜头标定相关的论文《A Generic Camera Calibration Method for Fish-Eye Lenses》，同样值得参考。
文章：Extrinsic Camera Calibration with Semantic Segmentation
激光雷达和照相机是用于感知和理解场景的两个基本传感器。他们建立周边环境模型、提供检测和确定其他对象位置的方法，从而为机器人提供了安全导航所需的丰富语义信息。许多研究人员已开始探索用于精确3D对象检测的多模式深度学习模型。Aptiv开发的PointPainting [1]算法是一个非常有趣的例子。
准确地在给定的图像或视频帧中计算对象个数的实例是机器学习中很难解决的问题。尽管许多解决方案已经被开发出来，用来计算人、汽车和其他物体的数量，但是没有一个是完美的办法。当然，我们这里讨论的是图像处理，所
虽然已经有半自动驾驶汽车在世界各地运行。这篇文章探讨了将移动计算平台用作ADAS副驾驶的程度。
变量之间的线性相关性是所有可能选项中最简单的。 从近似和几何任务到数据压缩，相机校准和机器学习，它可以在许多应用中找到。 但是，尽管它很简单，但是当现实世界的影响发挥作用时，事情就会变得复杂。 从传感器收集的所有数据都包含一部分噪声，这可能导致线性方程组具有不稳定的解。 计算机视觉问题通常需要求解线性方程组。 即使在许多 OpenCV 函数中，这些线性方程也是隐藏的。 可以肯定的是，您将在计算机视觉应用中面对它们。 本章中的秘籍将使您熟悉线性代数的方法，这些方法可能有用并且实际上已在计算机视觉中使用。
最近刚接触鱼眼相机，发现网上资料还是比较零散的，于是把搜罗到的资料汇总梳理了一下。这里推荐大家直接看链接6的论文，从成像模型到畸变矫正整个过程讲的比较清楚，网上很多版本其实都是根据这两篇论文来的，而且绝大部分博客只写到了成像畸变过程，至于如何进行畸变矫正完全没有提。
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Eclipse有很多的透视图，比如Debug，或者java。下面分别是Debug，和java的透视图，可以发现，他们的结构不一样，展示给使用者的画面也不相同。 下面步入正题，来开发我们自己的透
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.11806.pdf
题目：给定三维下三个点 v0(2.0, 0.0, −2.0), v1(0.0, 2.0, −2.0), v2(−2.0, 0.0, −2.0)，需要将这三个点的坐标变换为屏幕坐标并在屏幕上绘制出对应的线框三角形。
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 OpenCV 二、Ope
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
我们探索了许多特征提取算子，如SIFT，SURF，BRISK和ORB。你可以使用这款Colab笔记本，甚至可以用你的照片试试。[这里我已经调试好源码并上传到github上面]
提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方法。我们的方法，称为Stereo R-CNN，扩展了Faster R-CNN的立体输入，以同时检测和关联目标的左右图像。我们在立体区域建议网络(RPN)之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标维数，并结合二维左右框来计算粗略的三维目标边界框。然后，我们恢复准确的三维包围框，以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督，但是，优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明，我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。
因为航拍视角和地面视角之间有很大的差异，所以跨视角地理定位一直是一个难题。本文提出了一种新方法，可以利用地理参考图像进行定位，而不需要外部设备或昂贵的设备。现有的研究使用各种技术来缩小域间的差距，例如对航拍图像进行极坐标变换或在不同视角之间进行合成。然而，这些方法通常需要360°的视野，限制了它们的实际应用。我们提出了BEV-CV，这是一种具有两个关键创新的方法。首先，我们将地面级图像转换为语义鸟瞰图，然后匹配嵌入，使其可以直接与航拍分割表示进行比较。其次，我们在该领域首次引入了标准化温度缩放的交叉熵损失，实现了比标准三元组损失更快的收敛。BEV-CV在两个公开数据集上实现了最先进的召回精度，70°裁剪的特征提取Top-1率提高了300%以上，Top-1%率提高了约150%，对于方向感知应用，我们实现了70°裁剪的Top-1精度提高了35%。
FPS游戏可以说一直都比较热门，典型的代表有反恐精英,穿越火线,绝地求生等，基本上只要是FPS游戏都会有透视挂的存在，而透视挂还分为很多种类型，常见的有D3D透视,方框透视,还有一些比较高端的显卡透视，在透视实现难度上，方框透视是最复杂的一种，本教程将学习方框透视的实现算法，并编写通用辅助实现透视效果。
ArchiMate基本视图包括ArchiMate元素和ArchiMate三个主要层的概念:业务、应用程序和技术。下面列出的是ArchiMate 3.1示例视点表，分为四类，指明了它们所涵盖的方向和范围:
本文来自Vidovation的网络研讨会，主持人是Vidovation的CTO兼联合创始人Jim Jachetta，演讲者是Alpha Image的首席执行官MC Patel。主要介绍了实时视频的镜头失真校正。
我已经向你介绍了利用飞秒摄影技术，以及利用WIFI，来进行非视线成像的方法。今天我将给你再介绍另外一种很震撼的技术：角膜成像系统。
2020年3月11日GM以色列研发中心在arXiv上传论文“Semi-Local 3D Lane Detection and Uncertainty Estimation”。
镜头相当于充当晶状体这一环节，简而言之，镜头主要的作用就是聚光。为什么要聚光？比如说在大晴天用放大镜生火，你会发现阳光透过放大镜聚集到一点上，也就是说，想通过一块小面积的芯片去承载这么一片区域就不得不使用镜头聚焦。
本文介绍了如何利用Python和C++在Ubuntu系统上实现Faster R-CNN的物体检测，并分享了在Eclipse上安装PyDev并导入Faster R-CNN Python代码的步骤。同时，本文还解决了在PyDev中导入cv2模块的问题，并提供了跟踪调试Python代码的方法。
未来交互离我们还远吗？还是在等待一个时机，我觉得未来可以用“涌现”这个词。先说下 ”涌现“这个词，特别有意思。
方框透视的原理是通过读取游戏中已知坐标数据，并使用一定算法将自己与敌人之间的距离计算出来，结合GDI绘图函数在窗体上直接绘制图形，直到现在这种外挂依然具有极强的生命力，原因就是其比较通用，算法固定并能够应用于大部分的FPS游戏中。接下来我们将具体分析计算方框的思路，以及实现这些方框绘制算法。
图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。也就是，给定两张共享某些公共区域的图像，目标是“缝合”它们并创建一个全景图像场景。当然也可以是给定多张图像，但是总会转换成两张共享某些公共区域图像拼接的问题，因此本文以最简单的形式进行介绍。
前面总结了几种基于激光雷达点云数据的3D目标检测算法，还有一些算法不再单独列出，这里做个简单总结来分享下！
在数据分析过程中，图表是最直观的一种数据分析方式，数据透视表具有很强的动态交互性，而Excel也可以根据数据透视表创建成同样具有很强交互性的数据透视图，而且，直接通过普通表格创建数据透视图，也将同步创建一张数据透视表。
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