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Cesium案例解析(五)——3DTilesPhotogrammetry3DTiles

概述3D Tiles是用于传输和渲染大规模3D地理空间据的格式,例如,3D建筑,BIM CAD,实例化特征和点云等。 在Cesium的自带示例3D Tiles Photogrammetry中,展示的3DTiles据是通过Cesium Ion上托管的,只需要相应的编号就可以了。 实际生产中的3DTiles据可以通过像ContextCapture这样的三维建模软件得到,然后通过Cesium本地加载。2. ..dayantatileset.json}); viewer.scene.primitives.add(tileset);viewer.zoomTo(tileset);可以看到这里通过3DTiles据路径

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(计算机视觉)中的三角化方法

提到三角化大家都十分熟悉,在CV 领域中,由像点计算物点的过程称为三角化,但在领域,其称作为前方交会。 值得注意的是单张像是无法恢复像点的三维坐标,至少需要两张像才能得到像素点的真实坐标(这里已知两张像的pose信息)? 1、两帧三角化在opencv 中函triangulatePoints就可根据两帧的pose 和内参恢复三维点坐标,cv中的三角化是两帧且是没有权的。 其函如下:void cv::triangulatePoints ( InputArray projMatr1, P1 1 3*4InputArray projMatr2, P2 3*4InputArray ,不断调整系的因子,本人代码如下:def IterativeLinearLSTri(u1,P1,u2,P2): wi,wi1=1,1 #不断需要更新的因子 X=np.zeros((4,1)) for

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    (计算机视觉)中的三角化方法

    提到三角化大家都十分熟悉,在CV 领域中,由像点计算物点的过程称为三角化,但在领域,其称作为前方交会。 值得注意的是单张像是无法恢复像点的三维坐标,至少需要两张像才能得到像素点的真实坐标(这里已知两张像的pose信息)? 1、两帧三角化在opencv 中函triangulatePoints就可根据两帧的pose 和内参恢复三维点坐标,cv中的三角化是两帧且是没有权的。 其函如下:void cv::triangulatePoints ( InputArray projMatr1, P1 1 3*4InputArray projMatr2, P2 3*4InputArray ,不断调整系的因子,本人代码如下:def IterativeLinearLSTri(u1,P1,u2,P2): wi,wi1=1,1 #不断需要更新的因子 X=np.zeros((4,1)) for

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    如何轻松学,用Python从Youtube批下载彩蜂视频

    在命令行使用pip安装youtube-dl# 升级pippip install --upgrade pip# 使用pip安装youtube-dlpip install youtube-dl下载彩蜂视频 在线观看如果你对感兴趣,可以在线查看我下载的视频,《彩蜂》视频在线观看地址(视频持续上传更新中)?https:zhaooolee.cowtransfer.comse2894ee4159843

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    OSG加载倾斜

    概述ContextCapture(Smart3D)生成的倾斜模型据一般都形如如下组织结构: ?在Data目录下包含了分块的瓦片据,每个瓦片都是一个LOD文件夹。 osg能够直接读取osgb格式,理论上只需要依次加载每个LOD的金塔层级最高的osgb,整个倾斜模型据就加载进来了。 不过有点麻烦的是这类据缺乏一个整体加载的入口,如果每次加载都遍历整个文件夹加载的话,会响加载的效率。所以一般的据查看软件都会为其增加一个索引。 这里就给倾斜据添加一个osgb格式的索引文件,生成后就可以通过OSG直接加载整个倾斜模型据。2. 实例2.1. 对于每一块据,新建两层LOD,第一层为自身的空白节点,第二层为分块LOD的第一层据:osg::ref_ptr node = osgDB::readNodeFile(path);osg::ref_ptr

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    双目像头距离

    原文博客:Doi技术团队链接地址:https:blog.doiduoyi.comauthors1584446358138初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历本文链接:双目像头距离 前言 在计算机视觉中 ,可以通过双目像头实现,常用的有BM 算法和SGBM 算法等,双目距跟激光不同,双目距不需要激光光源,是人眼安全的,只需要像头,成本非常底,也用于应用到大多的项目中。 本章我们就来介绍如何使用双目像头和SGBM 算法实现距离。 我们在拍图像保存时,保存的名变化主要在名最后的,这样我们就可以通过固定图像名称的前半部分和后缀名来列出将要标定的图像。 kc_left:左目镜头畸变系。 alpha_c_left: 偏斜系。 om:旋转向。 T:平移向

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    倾斜在可视化行业,到底有多强

    可以将它理解为一项进化了的技术,它比传统的多了四个倾斜拍角度,从而能够获取到更加丰富的侧面纹理等信息。 二、倾斜应用于孪生可视化行业倾斜能够广泛应用于智慧城市城市规划、建设和管理等各个方面。工业领域:主要包括安全化管理、化工厂、辅助工厂生态环境治理、工厂内的设计决策以及三维可视化。 智慧旅游:主要有三维景区、古建筑化、特色小镇的浏览和算。智慧城市:主要有城管、工程建设管控、不动产登记、拆迁规划等。生态管理:气象局、水务局、矿产局进行据联动巡检等。 三、倾斜应用于可视化行业倾斜能够完成大范围场景的快速三维创建,可,可空间分析,纹理真实,三维模型能够客观形象的反应地形地物的客观特征。 同时,倾斜技术使得孪生可视化应用建设成本将得以大大降低,孪生可视化应用效果也更为逼真。

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    比例尺、成图比例尺、地面分辨率与航设计用图比例尺

    比例尺根据武汉大学《学》中的定义:航比例尺是航像上一线段l与相应地面线段L的水平距离之比:image.png这里的m就是航比例尺的分母,f为像机主距(焦距),H为平均高程面的高度或者航高 我查阅了很多资料,成图比例尺beishu对应的航比例尺区间都不是很一致,只能说大致差不多。我这里截的是注教材《绘综合能力》上的表格。 地面分辨率对于航空像而言,像分辨率通常是指地面分辨率,也就是像上一个像素所代表的地面的大小,也可以叫做地面采样间隔(GSD),单位为米像素。成图比例尺与地面分辨率的关系为: ? 根据我的计算,这个关系其实是推算出来的,例如我这里推算1:1000比例尺对应的0.1米的分辨率: 像上1像素代表0.1米; 将像打印成地图,假设按照300dpi来打印,也就是每1英寸上有300 航设计用图比例尺在《绘综合能力》上还提到了另外一个航设计用图比例尺的概念,可惜说的不是很清楚: ?

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    双目视觉距系统软硬件设计

    图像处理和计算机视觉理论研究的基础上,三维曲面非接触式技术获得了长足发展,并由此研究出了与众多领域相适应的方法,主要包括: 1)激光干涉法。 CCD 像机的功能是获取目标图像信息;图像采集设备的功能是将图像信息转化为计算机信息;计算机系统的功能是处理图像据,实现2D图像坐标到3D空间位置的恢复,最后输出和显示结果。 5.2 软件架构系统软件结构方案采用模块化,各软件功能模块及其相互关系如图4所示,软件架构主要由像机标定模块、图像采集与信息处理模块、图像特征检与特征提取模块、图像特征立体匹配模块、目标距离模块以及据输出模块等构成 像机标定模块负责系统标定以及坐标系转换;图像采集与信息处理模块负责实现图像采集初始化,并对图像信息进行化转换;图像特征检与特征提取模块负责对图像特征进行精细检与精确提取;图像特征立体匹配模块功能为实现特征立体匹配算法 双目视觉距系统开启工作时,首先通过镜头将被物体的光学图像成像在 CCD图像传感器上;然后图像传感器将光信号转换为模拟电信号,并经模转换器将模拟信号转换为信号;然后经过图像处理器对信息进行处理

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    像头与成像】长文详解RAW图的来龙去脉

    本文承接上一篇《成像系统概述》,将继续延伸成像系统的相关概念,但在延伸之前需要详细了解作为整个系统输入的Raw图。 作者 | Tony编辑 | 言有三本篇文章主要详细阐述Raw图作为整个成像系统的输入源到底是怎样产生的,包括一些基本概念和知识,总结了工业界对于Raw的一些检手段以及检标准,最后从学角度分析 Raw图作为素材的优势。 1 Raw图的诞生及衍生的基本概念玩过的人对于Raw图这种类型的据格式应该不陌生。 4 小结Raw图是一种最原始的据记录格式。本文从Raw的生成、工业界Raw图的检方式及标准,Raw图在学的优势进行了比较详细的介绍。

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    自动驾驶传感器那点事之像头传感器分类

    01像头按采集方式分类?1.像头按视频采集方式分为:像头和模拟像头两大类。 车载上一般使用的是像头,它可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成信号,进而将其储存在计算机里。 而我们的手机为了保持很好的通话质,就将电话的模拟信号进行了化,手机之间的通话质就非常清晰,同样原理使用像头能有效减少图像中的噪点和提升成像效果。 而视频信号是在模拟信号的基础上经过采样、化和编码而形成的。模拟信号容易产生信号噪音和干扰,已逐步被信号取代。?图片来源:博世官网02像头按镜头分类? 2.像头按镜头分为:单目像头、双目像头、三目像头,这些像头均可以用于自动驾驶的“视觉感知识别和定位距”,小编会在以后的文章中介绍相关知识,本期先简单说说可以实现什么功能。 在定位距方面,由于双目像头含有两颗像头,所以无需像单目像头那样与模型据库样本比对后才能定位距。

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    无人驾驶-感知

    无人驾驶-感知包括:像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达。?1)像头:像头:可分为像头和模拟像头两大类。 像头可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成信号,进而将其储存在计算机里。模拟像头捕捉到的视频信号必须经过特定的视频捕捉卡将模拟信号转换成模式,并加以压缩后才可以转换到计算机上运用。 像头可以直接捕捉像,然后通过串、并口或者USB接口传到计算机里。分辨率:是用于度位图图像内多少的一个参,通常表示成dpi(dot per inch,每英寸点)。 简单地说,像头的分辨率是指像头解析图象的能力,也即像头的像传感器的像素像头的工作原理大致为:景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上,然后转为电信号,经过AD (模转换)转换后变为图像信号,再送到信号处理芯片(DSP)中加工处理,再通过USB

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    无人驾驶感知系统介绍

    聚焦无人驾驶行业动态,引领智能汽车科技创新无人驾驶-感知传感器包括:像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达。 无人驾驶感知传感器?1、像头像头可分为像头和模拟像头两大类。 像头可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成信号,进而将其储存在计算机里。模拟像头捕捉到的视频信号必须经过特定的视频捕捉卡将模拟信号转换成模式,并加以压缩后才可以转换到计算机上运用。 像头可以直接捕捉像,然后通过串、并口或者USB接口传到计算机里。分辨率:用于度位图图像内多少的一个参,通常表示成dpi(dot per inch,每英寸点)。 简单地说,像头的分辨率是指像头解析图象的能力,也即像头的像传感器的像素像头的工作原理大致为景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上,然后转为电信号,经过AD (模转换)转换后变为图像信号,再送到信号处理芯片(DSP)中加工处理,再通过USB

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    像头与成像】像头是如何拍出照片的,你知道吗?

    本期主要对成像系统进行概述总结,行文主要分为:成像系统组成、像头关键部位概述、ISP概述、关于像头相关的技术指标概述以及总结。 简单来说是因为眼周围肌肉引起瞳孔扩大缩小进而控制进光,深究则是由于眼部的各种锥状细胞、杆状细胞等进行光感应进而能完成快速的物体成像。而成像系统也是和人眼成像有异曲同工之处。 以手机拍照为例:当打开手机准备拍照,镜头(Lens)会首先把被景物投在图像传感器(Sensor)上,与此同时,像处理器(ISP)会通过光、距算出合适的参并指示镜头对焦,随着你按下拍照键,图像传感器 f.功耗(power consumption mw);g.尺寸;h.白平衡能力; 可见衡sensor性能的指标很多,每一项的选型都对像头成像产生很大的响,同时各个指标之间又是相互制衡的关系,所以各个大厂在对像头选型时候一般会根据产品定位去做选型 ,上述所有全系列指标都通过后才能完成一个完整的成像系统设计和实现进而可以产交付。

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    浅谈屏幕拍泄密跟踪的检技术

    前言关注屏幕拍照安全检技术介绍盲水印屏幕矢水印像头检缓解办法参考资料前言 近日有新闻《创始人访问国外网站偷拍竞争对手 中电电机涨停开盘》,几个安全微信群里聊到现在的水印技术,除了支持截屏 再者说如果要加屏幕像头实时检,KIA工具的据处理能力得有多大?这和怀疑手机app窃听语音通话一样在技术上不可行,或者技术可行但是成本不划算的。 笔者找到一些资料同大家分享下:检技术介绍盲水印 如果说空域方法是对空间域直接对图像操作将水印直接叠加在图像上,那么频域方法可以隐蔽的添加冗余信息,一般用于音视频的防盗版,也基本不损失图片质,这在很多 将干扰据视为跟踪据,可以实现特定样本的溯源。?AI安全之对抗样本概述缓解办法有几个特别有趣的材料提到了如何缓解屏幕拍照:屏幕只显示鼠标光标附近的少。 这样“基本”不响使用者的正常使用,减少了像头可以拍到的文件内容,也就加大了窃取信息的难度。客观来说这极大地响了用户体验,虽然有一定的安全效果但是易用性较差。

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    机器视觉检系统中这些参你都知道么?

    目前像机像元尺寸一般为3μm-10μm,一般像元尺寸越小,制造难度越大,图像质也越不容易提高。6. 按输出图像信号格式划分模拟像机模拟像机所输出的信号形式为标准的模拟视频信号,需要配专用的图像采集卡才能转化为计算机可以处理的信息。 常用的像机输出信号格式有:PAL(黑白为CCIR),中国电视标准,625行,50场NTSC(黑白为EIA),日本电视标准,525行,60场SECAMS-VIDEO分传输像机像机是在内部集成了 ,出现了目前像机百花齐放的形势。 所以在需要精密尺寸及位置的视觉系统中,尽采用短波长的单色光作为照明光源,对提高系统精度有很大的作用。

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    机器视觉技术原理解析及应用领域

    一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像化模块、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。 根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成化信号,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、、位置、长度。 典型结构一个典型的机器视觉系统包括以下五大块:照明照明是响机器视觉系统输入的重要因素,它直接响输入据的质和应用效果。 例如,可以连接8个不同的像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时输出口就触发闸门。 单元的校准将会响检精度,因而受到特别重视。每个激光器像机单元均在离线状态下经过校准。同时还有一个在离线状态下用三坐标机校准过的校准装置,可对像顶进行在线校准。

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    三维点云分割综述(上)

    传统的计算中采用半自动人机交互方式生成三维点,具有严格的几何约束和较高的精度。由于许多人工操作,生成这种类型的点据非常耗时。因此,用这种方法生成大面积密集点是不可行的。 在和遥感行业中,这些早期形成的“点云”被用于绘制和生成地表模型(DSM)和高程模型(DEM)。 由于图像分辨率的限制和多视点图像处理能力的限制,传统的只能从航空卫星平台获取接近最低点的视图,建筑立面很少,只能生成2.5D的点云,而不是全三维点云,原理也可以应用于近景,以便从某些物体或小区域场景中获取点云 然而,SfM和MVS的点云质不如传统或LiDAR技术生成的点云质好,对于大区域尤其不可靠。在空间分辨率方面,卫星的空间分辨率较低。 早期的ALS-LiDAR据是2.5D点云,与传统的点云相似。由于机载平台到地面的距离很大,所以ALS点的密度通常较低。与传统的相比,ALS点云的获取成本更高,而且通常不包含光谱信息。

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    工业机器人的视觉系统该如何选择?

    这张采集卡的作用将像头与PC连接起来。它从像头中获得据(模拟信号或信号),然后转换成PC能处理的信息。它同时可以提供控制像头参(例如触发、曝光时间、快门速度等等)的信号。 这个不只是由PC的速度决定,还受生产流水线速度的响。很多机器视觉包含了时钟计时器,所以检操作的每一步所需要的时间都可以准确,从这些据,我们就可以修改我们的程序以满足时间上的要求。 最后,像头必须质好和可以避免工业现场中的振动、灰尘和热的响。2.光学部件和照明这个至关重要的因素往往被人所忽略。 图像采集卡直接决定了像头的接口:黑白、彩色、模拟、等等。使用模拟输入的图像采集卡,目标是尽不变地将像头采集的图像转换为据。使用不正确的图像采集卡可能得到错误的据。 使用输入的图像采集卡的目标是将像头输出的图像据转换并输送到PC中作处理。

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    AVA:Netflix的剧照个性化甄选平台

    随着我们的原创内容不断增多,我们的技术专家的任务是寻找新的方式来处理不多扩展的资源,并使我们的创意可以摆脱不断增长的令人厌烦的宣传需求。 运动估计  —— 这使我们能够估计特定镜头中包含的运动(包括机运动和主体运动)。这使我们能够控制诸如运动模糊之类的元素,以及识别产生高质静止图像的机移动。 用于预机运动的光流分析示例,以估计Black Mirror的拍手法(缩小和平移镜头)。 构图元据构图元据是指我们根据、电和视觉美学设计中的一些核心原理确定和定义的一组特殊的启发式特征。有一些构图的基本原则:三分法原则、景深原则和对称原则。 编辑排除的标准示例,比如: 性裸露、文、标志未经授权的品牌,以及暴力血腥。为了降低含有这些元素的帧的优先级,我们将这些变中的每一个的概率作为向,使我们能够化并最终为这些帧赋予较低的分

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