事实上，这款微型相机甚至可以拍出清晰的全彩图像，而相比之下，普通相机的尺寸要大50万倍。
提出了一种基于特征的全景图像序列同时定位和建图系统,该系统是在宽基线移动建图系统中从多鱼眼相机平台获得的.首先,所开发的鱼眼镜头校准方法结合了等距投影模型和三角多项式,以实现从鱼眼镜头到等效理想帧相机的高精度校准,这保证了从鱼眼镜头图像到相应全景图像的精确转换.其次我们开发了全景相机模型、具有特定反向传播误差函数的相应束调整以及线性姿态初始化算法.第三,实现的基于特征的SLAM由初始化、特征匹配、帧跟踪和闭环等几个特定的策略和算法组成,以克服跟踪宽基线全景图像序列的困难.我们在超过15公里轨迹的大规模彩信数据集和14000幅全景图像以及小规模公共视频数据集上进行了实验.
还记得当年Qzone5.0的宣传动画吗？没错，就是去年年底发布的很酷炫的动画短片，也正是通过它，让大家对5.0有了一个全新的认识。 友情附赠5.0动画的地址：http://v.qq.com/page/j/v/6/j0159ozmzv6.html 这一次，我们重新启程，空间团队倾情打造了新版5.5的宣传动画。 一、动画故事构思 我们不断探索新的动画表现形式，以致于为用户提供一个全新的视角，来认识我们新版产品的特征。这次选择了适宜动画表现的“旅行相册”和“亲子相册”。旅行相册：将用户的照片自动整理成游
元数据是用来描述数据的数据（Data that describes other data）。单单这样说，不太好理解，我来举个例子。 下面是契诃夫的小说《套中人》中的一段，描写一个叫做瓦莲卡的女子： （她）年纪已经不轻，三十岁上下，个子高挑，身材匀称，黑黑的眉毛，红红的脸蛋－－一句话，不是姑娘，而是果冻，她那样活跃，吵吵嚷嚷，不停地哼着小俄罗斯的抒情歌曲，高声大笑，动不动就发出一连串响亮的笑声：哈，哈，哈！ 这段话里提供了这样几个信息：年龄（三十岁上下）、身高（个子高挑）、相貌（身材匀称，黑黑的眉毛，红红的脸
麻省理工学院的研究人员去年设计了一种微型计算机芯片，专门用于帮助硬币大小的无人机导航，而现在芯片在尺寸和功耗方面都进一步缩小。
Pete Warden，是谷歌TensorFlow团队成员，也是TensorFLow Mobile的负责人，常年遨游在深度学习的大海。
---- 📷 最近这几天，大疆又火了，他们在美国纽约、英国伦敦和德国慕尼黑三地同步举办新品发布会，推出了其Phantom“精灵”系列新无人机Phantom 3 Professional和Phantom 3 Advanced，售价分别为7499、5999元人民币。但相关业内人士认为，尽管这两款新机比其专业航拍无人机Inspire 1的17999元人民币有很大的优势，但仍难收割市场。 这两款产品是汪峰求婚无人机同系列，但功能进行了升级、同时在系统智能化、操控上面也有提升。具体表现在：
---- 新智元报道 编辑：袁榭 时光 【新智元导读】虽然AI没有真正如同大型动物的智能，但用来保护智能动物可是利器。 按照当下从业者的说法，AI应用是环境保护领域的三大新兴技术之一。 从隐藏相机录像、卫星图像到录音，AI在处理这些环保大数据时极有助益。AI可以学习如何识别数千张热成像照片中哪些包含稀有物种；或在数小时的野外音频记录中找出动物的叫声。这些都大大减少了收集重要环保数据所需的体力劳动。 所以当下AI正在帮助保护座头鲸、考拉和雪豹等多种物种，支持科学家、研究人员和护林员从反偷猎巡逻到监测
通过CMOS图像传感器感受环境光，输出图像供我们分析，通过sensor宣传册了解一下sensor性能和情况。下图以斯特威SC8238为例。
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
把摄像头放在屏幕下的想法并不新奇，在视频会议这个交流方式刚刚出现时，人们就意识到把摄像头和屏幕分设在不同位置让人交流起来非常别扭。眼神交流是沟通的关键因素，但如今的视频会议仍然无法在人们之间建立起这种联系。
对于精通围棋、星际争霸 2 以及其他游戏的深度强化学习模型而言，关键的挑战之一是它们无法将其能力泛化到训练领域之外。这种限制使得将这些系统应用到现实世界中变得非常困难，在现实世界中，情况比训练 AI 模型的环境复杂得多且不可预测。
备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称，更快通过申请，长按加细分领域技术交流群，目前有细分领域：图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理（分割检测）、深度学习。
在机器视觉领域中，相机是获取高质量图像的核心设备。选择最佳的相机参数对于实现高质量图像非常关键。但是，对于新手来说，面对众多的参数选择，很容易让人头疼不已。本文将带您了解如何选择最佳的相机参数以实现最佳图像质量。
今年的苹果发布会仍然在总部Apple Park乔布斯大剧院举行，苹果也首次在YouTube进行了同步视频直播。
迄今为止，在夜间拍摄室外场景一直是大型相机（例如DSLR）才能做的事情，虽然手机摄像头的夜间拍摄技术有了一定进步，但是它还不足以让人们满意。
位于华盛顿州西雅图的艾伦细胞科学研究所的定量细胞生物学家和副主任Susanne Rafelski 说「我们希望能够在活体成像中标记细胞的多种不同结构」。
随着机器视觉应用的日益广泛，大幅面 多相机 视觉系统的需求越来越多，主要应用方向为大幅面高精度的定位与测量和场景拼接等。 多相机视觉系统的难点在于多相机坐标系的统一. 可以分为两类，一是相机视野间无重叠部分，二是相机视野间有重叠部分。 相机间无重叠部分的情况主要用于大幅面多相机高精度的定位和测量，相机间有重叠部分的情况主要用于场景的拼接等。
美美导读：移动互联网时代，4G的普及推动了移动视频的发展，丰富的视频内容满足了用户多样化的需求。美团外卖商家端也尝试引入了视频功能，旨在提升商品信息描述的丰富度。本文总结了商家端视频功能的闭环全流程实践及部分踩坑经验。
人工智能（AI）可能会催生一种全新的时尚潮流:称之为“预测性时尚”。在ArXiv上发表的一篇论文中，来自加州大学圣地亚哥分校的研究人员和Adobe概述了人工智能不仅可以学习一个人的风格，还可以创造出与
作为20 +年的职业摄影师，我从未专注于一种特定的摄影类型。我更喜欢，而且可能最出名的是我的城市景观、风景和街头摄影，但实际上，我相信是鲜艳的色彩和照片的清晰度帮助我在不同类型的作品中脱颖而出。
---- 新智元报道 编辑：David 武穆 【新智元导读】最近，麻省理工的研究人员打造了一款无需电池的无线水下相机，该设备可以帮助科学家探索未知的海洋区域、追踪污染或监测气候变化的影响。 科学家们估计，超过95%的地球海洋从未被观察过，这意味着我们所看到地球的海洋，比我们看到月球的背面或火星的表面还要少。 目前进行海洋探测，一般要将水下摄像机拴在研究船只上，或专门派出船只，为水下摄像机的电池充电，这种做法的成本太高，很大程度上阻碍了海底探索的扩展。 现在，麻省理工学院的研究人员已经向着克服这一问
索尼推黑卡RX0相机，售价700美元 索尼在IFA展前新闻发布会上正式推出黑卡RX0相机，该相机将在10月份上市销售，售价700美元。据了解，RX0可以进行240帧率的1080p拍摄或4K分辨率录影。
我们之前讲解了37. 如何从失焦的图像中恢复景深并将图像变清晰？，我们看到了编码光圈的应用，它可以让我们很容易估计出局部卷积核，从而可以利用去卷积技术得到全焦图像，甚至还可以得到场景的相对深度图。同时，我们也看到了计算摄影学不仅仅是软件的事情，有的时候也会涉及到一些必要的硬件。
GoPro一直以运动相机而著称，最近，他们家又要新增一款可用于拍摄“床上运动”的VR相机了。这款名为GoPro Fusion的相机拥有多功能球面捕捉技术，可用于VR视频的拍摄，旨在成为质量高且价格最为
数码相机的构造与传统的胶片式相机（模拟式）基本相同。所不同的是数码相机中使用被称为 CCD 的光电转换元件代替胶片，图像则作为数字信息采入。 CCD 即相当于模拟式相机的胶片，那么它又是如何将图像转换为数字信号的呢？
如果你试过去拍摄一些运动场景，例如拍摄疾驰的汽车，或是田径场上的短跑运动员，你一定曾经遇到过“拍糊”的时候。这种现象就是我在本文中要讨论的由运动导致的图像模糊，这是一种与我之前介绍的几种导致图像模糊的方式完全不同的问题，所以今天让我们来看看有什么好办法来应对。
原文：http://ai.googleblog.com/2018/10/see-better-and-further-with-super-res.html
正如你已经在上一篇文章52. 光的飞行时间技术 (TOF系列2)中所见，包括TOF技术在内的3D成像技术从诞生到现在已经取得了巨大的发展，并且已经用到了很多领域。
以前的相机配备自己的专门设备，如镜头和胶卷，而且照相得去照相馆。后来，手机、平板电脑、笔记本电脑和视频游戏机都有了自己的照相功能。现在，相机似乎会在某天变得和玻璃一样不显眼，甚至它都不再需要镜头。
工业相机与我们手机上面的相机或者我们单反相机不同，工业相机它能够使用各种恶劣的工作环境，比如说高温，高压，高尘等。工业相机主要有面阵相机和线阵相机，线阵相机主要用于检测精度要求很高，运动速度很快的场景，而面阵相机应用更为广泛。
本文介绍了Surround 360开源全景拍摄和拼接软件，它通过使用17台相机同时拍摄，并利用其独特的算法将拍摄到的图片合成为一张完整的全景图。该软件具有高速处理、高精度的特点，能够生成高质量的3D全景图，使用户能够体验到身临其境的感觉。同时，该软件的源代码已经上传到GitHub上，供用户自由使用和研究。"
因为找不到一个完整的exif的key对照表，所以自己写一个吧，以下的key不是exif的全部，是iPhone自带像机拍摄的全部exif信息，方便大家万一有需求。
众所周知，Android平台不仅系统碎片化严重，而且不同手机的硬件配置差异导致开发某些模块的时候坑比较多，相机模块就是其中之一。为什么呢？首先，Android系统目前已经提供了两套Camera API，其中Camera 2 API是从Android 5.0(API Level 21)开始提供的。你可能会想了，那岂不是现在市面上很多机型都可以使用Camera 2 API啦？然而并不是，原因就是下面要说的第二点，很多Android手机对Camera 2 API的支持都不到位，即使是很多现在刚发的新机，它们有些依然只支持老的Camera API！这就导致做相机开发的时候不得不根据手机的实际情况切换不同的Camera API。
*免责声明：本文提供的工具和方法仅供安全研究用途，禁止非法用途 介绍 在渗透过程中的第一阶段就是尽可能的多收集关于目标的信息。实际上这是进行渗透时最关键的步骤之一。虽然大多数文章都在讨论如何通过互联网查询、社工、捡垃圾、域名搜索和非入侵式的扫描，但本文讨论的是物理渗透中通过摄影来进行信息搜集。你可以认为自己又有一个新爱好了——街拍。 下面我们将会讨论你最感兴趣的部分，我们会在进行数码相机收集情报时介绍一些基础知识，并且会给出融入环境的一些技巧以及如何在拍照时保持“隐形”。因为你需要在夜晚无光处拍摄不连续的照
本文主要介绍如何使用OpenCV中的结构光(Structured-Light)模块完成三维重建。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
在文章66. 三维重建——相机几何模型和投影矩阵中，我们已经看到了透视相机的成像模型和相机矩阵：
日常拍照的各种场景中，低光照图片的画面质量往往都不够理想。其原因主要在于：黑暗条件下，光线较少，单张照片中捕获的光子较低，因此成像画面也较暗。
作为专业摄影师或从事电子商务的商家，设备将是您进行产品摄影工作的必不可少的物品。通过价格选择优质的设备是大众最常用的方法之一，但是也可以凭借摄影过程中有效的基本知识，为产品摄影选择最佳的相机。我们在这里为您提供入门指南，其中列出了您需要了解的所有信息。
事件相机是一款新型传感器。不同于传统相机拍摄一幅完整的图像，事件相机拍摄的是“事件”，可以简单理解为“像素亮度的变化”，即事件相机输出的是像素亮度的变化情况。
在27. HDR - 高动态范围成像中，我向你介绍了把多个不同曝光程度的有限动态范围的图像融合起来，我们可以得到高动态范围的图像
对画面的某个位置进行放大和缩小，是某些类型游戏里面必不可少的功能，比如常见的地图缩放，局部细节放大等等。它核心是对相机应用，异名基于此实现一个放大镜的demo
导读：图像增强是一个历久弥新的研究方向，大多数计算机视觉学习者最开始接触的图像平滑、去噪、锐化是增强，现在研究比较多的去雾、去雨雪、暗光图像恢复也是增强。
热成像仪是一种红外辐射设备，通过光电转换和电信号处理将物理物体转换为视频图像。热红外成像系统分为制冷型或非制冷。
CameraX 是一个 Jetpack 支持库，旨在帮助您简化相机应用的开发工作。它提供一致且易用的 API 接口，适用于大多数 Android 设备，并可向后兼容至 Android 5.0 (API 级别 21)。我们将在本文中介绍 CameraX 1.1 的多项功能，比如视频功能。
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