常用的WDM波分复用技术：介质薄膜滤波器TFF（Thin Film Filter）、阵列波导光栅AWG
WDM （Wavelength Division Multiplexing）技术是通过在光纤中传输多个不同波长的光信号来扩大光纤传输带宽并提高网络传输能力的一种技术，而TFF(薄膜滤波)和AWG（阵列波导光栅）则是两种常用的WDM技术。
使用滤光片可以让相机能够更好地选择与传感器接触的光。滤光片的设计通常旨在阻挡一定量的光，无论是通过特定的光带（一组颜色）还是通过消除潜在的眩光和提高对比度。无论哪种方式，滤光片的目的都是减少进入相机的光。因此，在选择合适的滤光片时需要考虑传感器的灵敏度。
在上一篇文章中"介质薄膜滤波器TFF”"，我们讨论了介质薄膜滤波器TFF在波分系统中的分合波功能，今天我们将深入探索另一种同样具有此类功能的重要器件——光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating, FBG）
深度传感镜头作为智能手机创新模式，苹果在最新版iPad Pro上搭载了D-ToF（直接飞行时间法）深度传感镜头，推动了3D视觉在消费场景的应用。
高光谱图像技术最早应用在遥感军事领域，用于地面目标探测，地面物体分类。由于不同物质的理化性质决定了其对不同波段的光表现出不同的光谱特性，近十年来，利用高光谱做食品、农产品、药品的无损质量检测十分火热。
目前已知WDM波分复用技术有很多种，如：FBT (熔融拉锥，Fused Biconical Taper)、FBG(光纤布拉格光栅，Fiber Bragg Grating)、TFF (薄膜滤波， Thin Film Filter)、AWG (阵列波导光栅， Arrayed Waveguide Grating)、EDG (刻蚀衍射光栅，Etched Diffraction Grating)、MZI (马赫-曾德干涉，Mach-Zehnder Interferometers)、MRR (微环谐振器型， Micro Ring Resonator)。其中TFF和AWG是最常用的两种WDM技术。本文介绍一下TFF型WDM器件的结构组成。
文章：Extrinsic Camera Calibration with Semantic Segmentation
转载： https://deepinout.com/qcom-camx-chi/qcom-camx-system-intro.html
在我们的印象里，星辰都是斑斓的、靓丽的、无垠的，但不知道你有没想过，你真的认识和了解星辰绚丽色彩背后的故事吗？
工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。 一. 相机的芯片类型： 一般情况下，工业相机按照芯片类型可以分为CCD相机和CMOS相机，当然也有一些其他的芯片，比如富士公司生产的Super CCD芯片。这里我们只讨论市场主流的CCD相机和CMOS相机的工作原理。数码相机的CCD和CMOS都深藏于相机内部，就算您有机会看到它们的样
动画肖像合成对于电影后期制作、视觉效果、增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 远程呈现应用程序至关重要。高效的可动画肖像生成器需要能在细粒度级别上全面控制刚性头部姿势、面部表情和凝视方向来合成不同的高保真肖像。该任务的主要挑战在于如何在生成设置中通过动画建模准确的变形并保留身份，即仅使用 2D 图像的非结构化语料库进行训练。
代码地址：https://github.com/ShichenLiu/SoftRas
上期我们一起学习了镜头的相关知识，戳下链接： 机器视觉(第3期)----图像采集之镜头原理详述 这期我们一起学习相机和接口的相关知识，工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。 本期主要内容： 相机的芯片类型 黑白相机成像原理 彩色相机成像原理 相机接口类型 线阵和面阵相机 相机常见参数介绍 一. 相机的芯片类型 一般情况下，
3D视觉传感技术是一项重要的科学突破。它是一种深度传感技术，增强了摄像机进行面部和目标识别的能力。相对于2D技术，3D技术除了显示对象的X和Y值之外，还可以提供记录场景或对象的深度值，在感知和处理日常活动的方式上带来了独特的进步，制造商争先恐后地将这些新的进步融入到手机等消费产品中。该技术利用光学技术模拟人类视觉系统，促进了增强现实、人工智能和物联网的出现和应用。
很多机器学习的模型都是在图片上操作，但是忽略了图像其实是3D物体的投影，这个过程叫做渲染。能够使模型理解图片信息可能是生成的关键，但是由于光栅化涉及离散任务操作，渲染过程不是可微的，因此不适用与基于梯度的学习方法。这篇文章提出了DIR-B这个框架，允许图片中的所有像素点的梯度进行分析计算。方法的关键在于把前景光栅化当做局部属性的加权插值，背景光栅化作为基于距离的全局几何的聚合。通过不同的光照模型，这个方法能够对顶点位置、颜色、光照方向等达到很好的优化。此项目有两个主要特点：单图像3D物体预测和3D纹理图像生成，这些都是基于2D监督进行训练的。
项目网址：http://hiroharu-kato.com/projects_en/neural_renderer.html
原文地址：CVPR2021 | DyCo3D: 基于动态卷积的3D点云鲁棒实例分割
在 《 Metal 框架之使用 Metal 来绘制视图内容 》中，介绍了如何设置 MTKView 对象并使用渲染通道更改视图的内容，实现了将背景色渲染为视图的内容。本示例将介绍如何配置渲染管道，作为渲染通道的一部分，在视图中绘制一个简单的 2D 彩色三角形。该示例为每个顶点提供位置和颜色，渲染管道使用该数据，在指定的顶点颜色之间插入颜色值来渲染三角形。
在顶点、曲面细分和几何着色器执行它们的操作后，图元被裁剪并设置为光栅化，如前一章所述。管线的这一部分在其处理步骤中相对固定，即不可编程但有些可配置。遍历每个三角形以确定它覆盖哪些像素。光栅化器还可以粗略计算三角形覆盖每个像素的单元格区域（第5.4.2节）。与三角形部分或完全重叠的像素区域称为片元。
光学透雾技术是由光的不同波段有不同的特性这个特点而形成的，自然光由不同波长的光波组合而成，小于390nm的叫做紫外线，波长大于780nm的叫做红外线，人眼可见范围大致为390nm-780nm。
网络提供商一直面临着如何应对不断扩大的带宽需求，维护随着倍增光纤容量带来的更多服务数量和用户端点，WDM波分复用技术的应用是除了增加铺设光缆之外的另外一种解决方案。对已建的光纤系统，WDM波分复用技术可进一步增容，实现多个单向信号或双向信号的传送而不需要对原系统进行大的改动，具有灵活性。在骨干网及长途网络中广泛应用之外，基于CWDM和FOADM（固定光分插复用器）的波分复用技术也同时在城域网开始得到应用。WDM的特点和优势也在CATV传输系统中表现出广泛的应用前景。即将到来的5G应用促进全光网的升级，作为全光网中的关键部分，ROADM市场有望迎来快速增长，特别是在城域网中的应用。
通过使用与versicolor和virginica物种相对应的度量来定义二元分类问题。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
要注意到，OpenGL 绘制的物体是 3D 的，而纹理是 2D 的，那么纹理映射就是将 2D 的纹理映射到 3D 的物体上，可以想象成用一张纸裹着一个物体一样，不过要按照一定规律来。
在现实世界中，管线的概念以许多不同的形式表现出来，从工厂装配线到快餐厨房。它也适用于图形渲染。管线由几个阶段组成 [715]，每个阶段执行一个更大任务的一部分。
在渲染流水线中的光栅化文章中，我介绍了不同渲染引擎使用的不同光栅化的策略。在 Flutter 的渲染引擎中，使用的是所谓的同步光栅化或者也称为即时光栅化（On Demand），在这种光栅化策略中：
我们知道，DWDM技术可以在单根光纤中传输数十个波长，大大扩充了光纤通信系统的传输容量。DWDM系统中最早采用的波分复用/解复用模块是基于介质膜滤光片TFF的，如图1和图2所示。这两种都是串联结构，不同波长在模块中经历不同数量的器件，产生不同的功率损耗。随着端口数增加，DWDM模块的损耗均匀性劣化。同时，在最后端口产生的最大损耗是制约端口数量的另一个因素。因此，基于TFF技术的DWDM模块，其信道数通常不超过16。
我们知道，光纤通信是技术是实现互联网并改变世界的关键技术之一，光纤通信的一个优势是可以在一根光纤中同时传输数十个波长，称作波分复用（WDM）。WDM传输的基本元件是光学滤波器，可通过光纤熔融拉锥（FBT）、薄膜滤光片（TFF）、阵列波导光栅（AWG）和光学梳状滤波器等技术实现。TFF和AWG是最常用的两种WDM技术，本文讨论基于TFF的WDM器件。
翻 译 | 天字一号（郑州大学）、李美丽（华南师范大学）、had_in（电子科技大学）、nengdaiper（北京科技大学）
在你的渲染大冒险中，你可能会遇到模型边缘有锯齿的问题。锯齿边(Jagged Edge)出现的原因是由顶点数据像素化之后成为片段的方式所引起的。下面是一个简单的立方体，它体现了锯齿边的效果：
并不是所有的入射光子都会产生“电子/空穴”对。一些电子正好在感应层中传播，一些被反射回来，或者，以其他形式将其能量损失掉了。此外，并不是所有的电子都能正好进入检测电路。电子流和入射光子流的比值称为量子效率，记为q(\lambda)。量子效率依赖于入射光子的能量，因此，它依赖于入射光的波长\lambda。同时，量子效率还依赖于：1)材料，以及，2)仪器收集自由电子的方式。真空仪器上的涂料具有相对较低的量子效率。对于某些特定波长，固态电子器件近乎为理想器件。摄影胶片的量子效率很低。
LightMap：就是指在三维软件⾥实现打好光，然后渲染把场景各表⾯的光照输出到贴图上，最后⼜通过引擎贴到场景上，这样就使物体有了光照的感觉。
在本节中，您将加深对理论的理解，并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念，例如图像过滤，特征映射，边缘检测，卷积运算，激活函数，以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow，Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
原标题 | CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS EXPLAINED: USING PYTORCH TO UNDERSTAND CNNS
在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部；使用Google图片搜索特定照片的能力；从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络（CNN），这一切都是可能的，卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，也称为卷积网络。
前一段时间打算写一个完整的游戏, 客户采用Unity3D引擎, 服务端则采用我自己的Silly网络框架。
在游戏、电影和元宇宙中追求更具吸引力和沉浸式的虚拟体验，需要在视觉丰富性和计算效率之间平衡的三维技术进步。在这方面，三维高斯散点（GS）是对神经辐射场的最新替代方案，用于学习和渲染三维对象和场景。GS将场景表示为大量小的、有色的高斯模型。其主要优势是存在一个非常快速的可微渲染器，这使得这种表示非常适合实时应用，并显著降低了学习成本。具体来说，快速渲染可学习的三维表征对于游戏等应用至关重要，这些应用需要高质量、流畅且响应迅速的图形。
OpenGL 是一种应用程序编程接口，它是一种可以对图形硬件设备特性进行访问的软件库。
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。
绘画，尤其是草图可以说是传达概念、对象和故事的一种方式。计算机视觉和人机交互方面的草图研究历史悠久，可追溯到 1960 年代。近年来，由于深度学习技术的快速发展，草图应用越来越多，这些技术可以成功地处理草图识别、生成、基于草图的检索、语义分割、分组、解析和抽象等任务。
导语 ：渲染管线（渲染流水线），一般由显示芯片（GPU）内部处理图形信号的并行处理单元组成。这些并行处理单元两两之间相互独立。不同的型号硬件上独立处理单元的数量有很大差异。 与CPU串行执行不同，渲染
我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系，以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。 当然，还有一大类问题就是分类数据的问题了？ 在这种情况下，散点图和回归模型方法将不起作用。当然，有几个观察可视化这种关系的选择，我们将在本章中讨论。
计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中，我们将通过回顾该领域一些最重要的论文，深入探讨用于对象检测的多阶段管道的关键见解。
脑电分析系列[MNE-Python-4]| MNE中数据结构Evoked及其对象创建
Python-EEG工具库MNE中文教程(4)-MNE中数据结构Evoked及其对象创建
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线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述 。
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