在Android开发中，当使用SurfaceTexture类来管理和处理图像数据时，有时可能会遇到BufferQueue has been abandoned的错误。本文将详细解释这个错误的原因和可能的解决方法。
PSRAM：pseudo SRAM，伪SRAM。它具有类SRAM的接口协议：给出地址、读、写命令，就可以实现存取，不像DRAM需要memory controller来控制内存单元定期数据刷新，因此结口简单；但它的内核是DRAM架构：1T1C一个晶体管一个电容构成存储cell，而传统SRAM需要6T即六个晶体管构成一个存储cell。由此结合，他可以实现类SRAM的接口有可实现较大的存储容量。（我们都知道大容量SRAM非常贵）
文章：MC-NeRF: Muti-Camera Neural Radiance Fields for Muti-Camera Image Acquisition Systems
可能很多人看到标题都不会点进来，因为 JSP 这种老掉牙的技术很多人根本不学，所以我有些感想写在下面。
这个错误通常是由于链接器无法找到 VideoCapture 类的默认构造函数而产生的。本文将解释该错误的原因，并提供解决方法。
现在二维码已经非常普及了，那么二维码的扫描与处理也成为了Android开发中的一个必要技能。网上有很多关于Android中二维码处理的帖子，大都是在讲开源框架zxing用法，然后贴贴代码就完了，并没有
关闭摄像的写法？这里不是关闭硬件，只是在软件的层面处理，先设置标志位，接着延时一下，关闭摄像头。
在前几篇文章中都是讲解关于MVVM框架中各个控件的使用，本篇文章中将使用JetPack中的Hlit组件对项目进行一次解耦。这样我们的MVVM框架会更加的合理
文章：OA-SLAM: Leveraging Objects for Camera Relocalization in Visual SLAM
要想让应用有相机的action，咱们就必须在清单文件中做一些声明，好让系统知道，如下
常言道，眼睛是心灵的窗户，那么相机便是手机的窗户了，主打美颜相机功能的拍照手机大行其道，可见对于手机App来说，如何恰如其分地运用相机开发至关重要。 Android的SDK一开始就自带了相机工具Camera，从Android5.0开始又推出了升级版的camera2，然而不管是初代的Camera还是二代的camera2，编码过程都比较繁琐，对于新手而言有点艰深。为此谷歌公司在Jetpack库中集成了增强的相机库CameraX，想让相机编码（包括拍照和录像）变得更加方便。CameraX基于camera2开发，它提供一致且易用的API接口，还解决了设备兼容性问题，从而减少了编码工作量。 不管是拍照还是录像，都要在AndroidManifest.xml中添加相机权限，还要添加存储卡访问权限，如下所示：
奥比中光的相机是通过Type-C连接的，目前直接获得码流的SDK是OpenNi2，但是哇，这个SDK是13年就不维护了。年久失修吗？不，宝刀未老！各家的RGBD相机都适配了这个SDK，上层的接口给开发人员使用，下层的驱动层给厂家适配。但是哇，我就是怕C++，我不是不会，就是讨厌样板代码，那我肯定想办法搞个Python的接口~但是时间紧，任务重，从头写来不及，我只能改装啦！
通过CameraX实现录像功能的话，初始化相机的步骤与拍照时大同小异，区别在于增加了对视频捕捉器VideoCapture的处理。需要修改的代码主要有三个地方，分别说明如下。 第一个地方是在AndroidManifest.xml里补充声明录音权限，完整的权限声明配置如下所示：
CameraLink协议是一种专门针对机器视觉应用领域的串行通信协议，它使用低压差分信号(LVDS)进行数据的传输和通信。CameraLink标准是在ChannelLink标准的基础上多加了6对差分信号线，其中4对用于并行传输相机控制信号，另外2对用于相机和图像采集卡之间的串行通信(本质就是UART的两根线)。
在SLAM后端中，主要有两种主流方法用于优化：基于滤波的方法和基于非线性的方法。基于滤波的方法主要有MSCKF、S-MSCKF、ROVIO等，基于非线性的方法主要有OKVIS、VINS-MONO、VINS-Fusion等。在这一节，主要分析S-MSCKF的理论推导和代码解读。
今天要介绍的是J. L. Sconberger等人于2016年发表在CVPR的文章。本文针对增量式SFM中三角化/BA等步骤进行了改进，能够比较明显地提升SFM的精确率/鲁棒性以及重建完整性。
前面的文章分析了 Apollo 6.0 代码中如何进行红绿灯检测，这篇文章介绍另外一个感知任务：车道线检测。 相关的文件路径整理如下：
之前说过了Jetpack架构组件，作为MVVM架构必备的组件，当然是人尽皆知了。然后jetpack还有很多其他可能被你忽视的组件，这次我们就说说其中一个同样精彩模块——行为组件。 还是老样子，通过举例的方式，让你掌握基本用法，心里有个数，走遍天下都不怕。
本文实例为大家分享了Android打开系统相机并拍照的具体实现代码，供大家参考，具体内容如下
来源：HorizonRobotics 本期由智能驾驶团队吴佳田、颜沁睿、杨德刚给大家分享他们在研发中对视觉SLAM直接法的应用实践，相关代码及说明文档已在Github上发布，地址为：https://
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今天做的就是关于实现图片的区域裁剪功能。由于项目功能的需要笔者需要实现PDF文档的阅读，并且就某个页面实现“图片”裁剪(一个页面理解为一张图片)。笔者对着方面是一点儿也不熟悉，因此就得上网查资料了。之后笔者找到了Android可以通过调用系统相册、拍照实现图片的裁剪、缩放功能。
这篇博客主要是记录一些实践或看论文过程中遇到的一些不好理解的问题及解释。 Q1：SfM里的尺度不变性指的是什么？ A1：一般定义下，尺度不变性是指体系经过尺度变换后，其某一特性不变。比如，特征点检测算法SIFT，其检测到的特征点的尺度不变性是通过图像金字塔来实现的。这样，不管原图的尺度是多少，在包含了所有尺度的尺度空间下都能找到那些稳定的极值点，这样就做到了尺度不变。关于SIFT尺度不变性的更详细讲解，可以参考这篇博客。 Q2：单目相机SfM重建结果的尺度是怎么确定的？ A2：传统方法中，单目重建是无法获取重建场景的尺度信息的。因此，要确定重建的尺度，需要使用额外的手段。比如：
本文讲解了视觉里程计（Visual Odometry）和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的基本概念、发展历程、主要算法及其在实际应用中的优势和挑战。作者通过对这些概念和算法的介绍，使读者对视觉里程计和SLAM有了更加深入的了解。同时，文章还介绍了目前该领域的一些研究热点和未来发展方向，对于想要深入了解视觉里程计和SLAM的读者具有重要的参考价值。
文章：Colmap-PCD: An Open-source Tool for Fine Image-to-point cloud Registration
请阅读本文之前最好把ORB-SLAM3的单目初始化过程再过一遍（ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)、超详细解读ORB-SLAM3单目初始化（下篇）），以提高学习效率。单目初始化过程中最重要的是两个函数实现，分别是构建帧（Frame）和初始化（Track）。接下来，就是完成初始化过程的最后一步：地图的初始化，是由CreateInitialMapMonocular函数完成的，本文基于该函数的流程出发，目的是为了结合代码流程，把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来，系统化零碎的知识，告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置，达到快速高效学习的效果。
不同的工业相机提供不同的编程接口(SDK)，尽管不同接口不同相机间编程接口各不相同，他们实际的API结构和编程模型很相似，了解了这些再对工业相机编程就很简单了。
本文提出了ORB-SLAM，在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性，允许宽基线的闭环和重定位，且包含完整的自动初始化。基于最近几年的优秀算法之上，我们从头开始设计了一种新颖的系统，它对所有SLAM任务使用相同的特征：追踪、建图、重定位和闭环。合适策略的存在使得选择的重建点和关键帧具有很好的鲁棒性，并能够生成紧凑的可追踪的地图，只有当场景内容发生变化地图才改变，从而允许长时间操作。本文从最受欢迎的数据集中提供了27个序列的详尽评估。相对于其他最先进的单目SLAM方法，ORB-SLAM实现了前所未有的性能。为了社会的利益，我们将源代码公开。
秋招求职，职位意向 SLAM 相关：做自动驾驶， AR/VR，自主移动机器人面试过程必然有相应问题抛出。
文章：Ground-VIO: Monocular Visual-Inertial Odometry with Online Calibration of Camera-Ground Geometric Parameters
尽管机器人的相关技术近年快速发展，但机器人如何在复杂、真实的场景中实现快速、可靠地感知与任务相关的物体仍然是一项十分具有挑战性的工作。为了提高机器人系统的感知速度和鲁棒性，作者提出了 SegICP，这是一种用于对象识别和位姿估计的集成解决方案。SegICP 结合卷积神经网络和多假设点云配准，以实现鲁棒的像素级语义分割以及相关对象的准确实时 6 自由度姿态估计。该架构在没有初始解的情况下实现了实时的1 cm 位置误差和 小于5°的角度误差。最后在根据运动捕捉生成的带注释的基准数据集上完成了SegICP的评估。本文主要贡献如下：
文章：Design and Evaluation of a Generic Visual SLAM Framework for Multi-Camera Systems
KMD框架通过V4L2标准方法在系统中创建设备节点，将控制接口直接暴露给UMD CSL进行访问，而其内部主要定义了一系列核心模块，包括CRM(Camera Request Manager)：
本文承接ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)，ORBSLAM3单目视觉有很多知识点需要展开和深入，初始化过程是必然要经历的，而网上资料不够系统，因此本文主旨是从代码实现出发，把初始化过程系统化，建立起知识树，以把零碎的知识点串联起来，方便快速学习提升自己。注意，本文虽然从代码出发，但并非讲全部代码细节，如有需要建议直接看源代码，地址是：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3，我自己稍微做了点修改，可以跑数据集的版本，可以参考一下，地址是：https://github.com/shanpenghui/ORB_SLAM3_Fixed
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随着最近几年机器人、无人机、无人驾驶、VR/AR的火爆，SLAM技术也为大家熟知，被认为是这些领域的关键技术之一。本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍，分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点，并对SLAM的未来进行展望。
本文主要介绍基于全志科技T3国产平台的视频开发案例，内容包含了gige_capture案例、案例、GigE工业相机配置、图像采集并显示、图像采集以及案例编译保存、关键代码等。
文章：Coarse-to-fine Semantic Localization with HD Map for Autonomous Driving in Structural Scenes
首先回顾一下历史：ORB-SLAM首次在2015年被提出，它的改进版ORB-SLAM2在2017年被提出，同年提出了ORB-SLAM-VI，时隔3年，ORB-SLAM3横空出世，朋友圈、学术群里到处都在热议这个挂在Arxiv才不到3天的论文。好奇心的驱使下，本人偷瞄了一下论文，就在这里总结一下吧。
物体姿态估计对于各种应用至关重要，例如机器人操纵和混合现实。实例级方法通常需要纹理 CAD 模型来生成训练数据，并且不能应用于测试时未见过的新物体；而类别级方法消除了这些假设（实例训练和 CAD 模型），但获取类别级训练数据需要应用额外的姿态标准化和检查步骤。
单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类：前端可以分为特征点法与直接法，后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。其中在后端上目前已经公认基于非线性优化的方法在同等计算量的情况下，比滤波器能取得更好的结果。而前端的两种方法则各有优劣。
【Long exposure with OpenCV and Python】，仅做学习分享。
做视觉的朋友肯定会接触到各种相机(各种品牌)，不管是工业相机、监控相机还是普通的USB Camera，都有一套常用的处理技巧，今天我们来看看IPCamera结合OpenCV图像处理的一般套路。IPCamera最常见的就是网络监控摄像头，而国内海康威视已经占了大部分份额，而且现在的监控摄像头还添加了各种智能功能，更方便用户使用。今天就以海康的网络摄像头来说明(具体型号没查到，客户给的，做了一层铁壳封装)。
当系统启动的时候，Camera Provider主程序会被运行，在整个程序初始化的过程中会通过获取到的camera_module_t调用其get_number_of_camera接口获取底层支持的camera数量，由于是第一次获取，所以在CamX-CHI中会伴随着很多初始化动作，具体操作见下图：
FoundationPose是一个「用于6D物体姿态估计和跟踪」的统一大模型，支持基于模型和无模型设置，无需微调即可应用于新颖的物体上，只要给出其CAD模型，或者拍摄少量参考图像即可。
Visual-Inertial Odometry（VIO）即视觉惯性里程计，有时也叫视觉惯性系统（VINS，visual-inertial system），是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法，根据融合框架的不同又分为松耦合和紧耦合。
最近在相机位姿估计任务中涌现出不少基于学习的算法。其中很多是通过回归的方式得到某些几何量（如位姿或者3D坐标）来实现定位，但这些方法的泛化性在视角变化或者模型参数变换后会大打折扣。
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