TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它可以在移动设备上高效运行机器学习模型,因此您可以利用这些模型进行分类、回归或其他功能,而无需和服务器交互。
单应性是一种平面关系,可将点从一个平面转换为另一个平面。它是一个3乘3的矩阵,转换3维矢量表示平面上的2D点。这些向量称为同质坐标,下面将进行讨论。下图说明了这种关系。这四个点在红色平面和图像平面之间相对应。单应性存储相机的位置和方向,这可以通过分解单应性矩阵来检索。
Adobe Camera Raw自2003年首次发布以来,一直是专业摄影师必备的工具,可用于导入和增强原始图像。支持Adobe Camera Raw15 for mac的应用程序包括Photoshop,Photoshop Elements,After Effects和Bridge。此外,Adobe Lightroom建立在ps插件 Camera Raw15强大的原始图像处理技术之上。Camera Raw15 mac下载是作为一个增效工具随 Adobe After Effects® 和 Adobe Photoshop 一起提供的,这款Raw增效工具为其中的每个应用程序提供了导入和处理相机原始数据文件的功能。也可以使用 Camera Raw 来处理 JPEG 和 TIFF 文件。
激光雷达技术、以及立体视觉通常用于3D定位和场景理解研究中,那么单个摄像头是否也可以用于3D定位和场景理解中吗?所以我们首先必须了解相机如何将3D场景转换为2D图像的基本知识,当我们认为相机坐标系中的物体场景是相机原点位置(0,0,0)以及在相机的坐标系的X、Y、Z轴时,摄像机将3D物体场景转换成由下面的图描述的方式的2D图像。
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。
为了轻松理解问题,我们假设您在一个房间内部署了一个摄像头。 给定这个房间中的 3D 点 P,我们想在相机拍摄的图像中找到该 3D 点的像素坐标 (u,v)。
项目地址:https://github.com/ika-rwth-aachen/Cam2BEV
文章:Delving into the Devils of Bird’s-eye-view Perception: A Review, Evaluation and Recipe
本文是开发中的简略记录,具体涉及知识点有:Blob,Ionic,Android和Lua。
文章:Ground-VIO: Monocular Visual-Inertial Odometry with Online Calibration of Camera-Ground Geometric Parameters
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
虽然你可能拥有不止一个相机,而且现在用手机也能拍出精彩的照片,但你肯定也曾困惑过,为什么数码相机(单反),包括手机,可以拍出精彩的照片,它们跟传统的照相机到底区别在哪里?其实我自己也曾很困惑。我依稀记得我大学期间使用的相机都还是胶卷式的,怎么突然满大街都是数码相机和手机,人们甚至已经习惯了用手机来拍照,连数码相机都要被淘汰掉了似的。科技实在是进步得太快了。
这是渲染教程系列的第14篇文章。上一章我们介绍了延迟着色,这次我们把雾效果添加到场景中。
论文阅读模块将分享点云处理,SLAM,三维视觉,高精地图相关的文章。公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享,欢迎各位加入我,我们一起每天一篇文章阅读,开启分享之旅,有兴趣的可联系微信dianyunpcl@163.com。
文章:A COMPREHENSIVE OVERVIEW OF FISH-EYE CAMERA DISTORTION CORRECTION METHODS
近年来,可插入到神经网络架构中的一种新型可微图形层(differentiable graphics layers)开始兴起。
通过采用图像处理技术,可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出,例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是,由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此,倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题,尤其在数字化、自动化领域。比如,提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率,车牌号码自动 识别与交通监视,手写体自动识别,名片自动归类等。
所有人在开车时都要注意识别车道,确保车辆行驶时在车道的限制范围内,保证交通顺畅,并尽量减少与附近车道上其他车辆相撞的几率。对于自动驾驶车辆来说,这是一个关键任务。事实证明,使用计算机视觉技术可以识别道路上的车道标记。我们将介绍如何使用各种技术来识别和绘制车道的内部,计算车道的曲率,甚至估计车辆相对于车道中心的位置。 为了检测和绘制一个多边形(采用汽车当前所在车道的形状),我们构建了一个管道,由以下步骤组成: 一组棋盘图像的摄像机标定矩阵和畸变系数的计算 图像失真去除; 在车道线路上应用颜色和梯度阈值; 通过
这部分的目的是简单介绍threejs的开发流程,从创建场景、设置相机、添加几何体到将几何体渲染到节界面上。同时引出几个在开发过程中容易忽略的概念,在后面的小节中将做详细的介绍。
在本文中,随着多媒体技术的不断发展,数码相机,高清拍照手机等多媒体设备已经在人们的生活中占据了越来越重要的地位
亲爱的订阅用户,这篇文章来介绍MySQL面试问题的答案和解释。正确解决的MySQL问题将帮助你准备技术面试和在线选择测试。 1、MySql表中允许多少触发器? MySql表允许以下6个触发器: - B
在本文中,随着多媒体技术的不断发展,数码相机,高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。
标题:ImPosing:Implicit Pose Encoding for Efficient Visual Localization
拍照已经是手机最大的卖点,各大厂商在DxO上刷分刷得不亦乐乎,一亿像素、超级夜景、光学变焦……花样越来越多。
双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。
3D 计算机视觉是一个重要的课题,如何选择合适的框架进行计算,使得处理效果更好、更高效?近日,FaceBook 博客更新了一篇新的文章,介绍了团队开发的针对 3D 计算机视觉的框架——PyTorch3D。这是一个基于 PyTorch 的库,在 3D 建模,渲染等多方面处理操作上有更好的表现。
自动驾驶车辆中的感知系统通常接收来自多模传感器的输入,例如 LiDAR 和相机。然而,在真实应用中,传感器失效和故障会导致感知系统预测能力下降,从而危及自动驾驶的安全性。
分享文档:https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb
通常我们能够在 csproj 文件中仅仅使用相对路径就完成大多数的编译任务。但是有些外部命令的执行需要用到绝对路径,或者对此外部工具来说,相对路径具有不同的含义。这个时候,就需要将相对路径在 csproj 中转换为绝对路径来使用。
近日,来自德国埃尔兰根-纽伦堡大学的学者提出了一种新颖的神经网络方法,用于3D图像的场景细化和新视图合成。
本文转载自CodeProject上的一篇博文适用于 VS 2022 .NET 6.0(版本 3.1.0)的二维码编码器和解码器 C# 类库,作者是Uzi Granot QR Code库允许程序创建二维码图像或读取(解码)包含一个或多个二维码的图像。 QR Code库允许程序创建(编码)二维码图像,或读取(解码)包含一个或多个二维码的图像。代码已升级到 VS 2022 和 .NET 6.0。
人工智能技术代表着未来无限的可能性,已经在很多领域带来巨大的冲击。在足球直播这一领域,版权方需要提供更多更优质的内容以应对日益增长的多元化需求,因此急需提高运营效率的新方式。
《优秀的IC/FPGA开源项目》是新开的系列,旨在介绍单一项目,会比《优秀的 Verilog/FPGA开源项目》内容介绍更加详细,包括但不限于综合、上板测试等。两者相辅相成,互补互充~
文章:CamMap: Extrinsic Calibration of Non-Overlapping Cameras Based on SLAM Map Alignment
原标题:Production Media Management: Transforming Media Workflows by leveraging the Cloud
之前我们整理了NVIDIA深度学习中心(DLI)的免费课程:快来解锁NVIDIA深度学习培训中心(DLI)“薅羊毛”课程 今天NVIDIA DLI又增加了一门新的课程,不仅免费,还是中文课程,更重要的是,还有证书可以拿哟! 本课程中的材料和说明涵盖入门知识,可助您轻松上手,并利用您自有 NVIDIA® Jetson Nano 上的 DeepStream 运行相关应用。其中还附有其他资源的链接,以便您能深入探索让您感兴趣的相关话题。在本课程中,您将参照示例应用修改自己的应用,提供自定义输出结果,以此探索
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 作者:王伟 编辑:Alex 图片来源:Unsplash (by Marques Kaspbrak) 在视频处理中,我们经常会用到不同的色彩空间:非线性 RGB、线性 RGB、YUV、XYZ……为什么需要这么多的色彩空间呢?为什么在FFmpeg中会有 color_space,color_transfer,color_primaries 等一系列的颜色属性呢?这些术语之间究竟隐藏着什
创建Vue 3项目: 使用vite构建工具创建一个新的Vue项目,运行以下命令:
01 简介 机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。 一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。 同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检
在WWDC 2017上,苹果首次公布了机器学习方面的动作。iOS系统早已支持Machine Learning 和 Computer Vision ,但这次苹果提供了更合理,容易上手的API,让那些对基础理论知识一窍不通的门外汉也能玩转高大上的前沿科技。 这篇文章介绍了通过苹果最新的API把YOLO模型集成到APP中的两种方法。此前,AI100(rgznai100)介绍过YOLO这个项目,它是一个用于摄像头的实时目标检测系统,详情请参阅:《YOLO一眼就能认出你:看一个神经网络如何全视野实时检测目标》
领域自适应是迁移学习重点研究的课题之一。以往,基于域不变表征的领域自适应方法由于对域偏移(domain shift)不敏感、能为目标任务获取丰富信息受到了极大关注。然而,在 ICML 2019 上,来自卡内基梅隆大学的研究人员指出,当标签分布不同时,对源任务的过度训练确实会对目标域的泛化起到负作用,并且用严谨的数学证明和丰富的实验说明了:为了提升领域自适应算法的性能,我们不仅需要对齐源域和目标域的数据分布、最小化源域中的误差,还应该对齐源域和目标域的标注函数。
今日分享一篇AI对抗攻击领域论文『Optical Adversarial Attack』,由普渡大学学者提出:OPAD,是对人为刻意制造的光照分布对目标分类器进行攻击的研究,想法奇特,性能有效。
碰见一种特殊情况,Android 设备没有默认集成Camera摄像头。只好选择了 usb 摄像头。
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