1. Camera 采集画面并预览推流 : 这里注意 , 之前图像被逆时针旋转了 90 度 , 设置了图像传感器角度后 , 预览图片纠正过来了 , 但是 Camera 的图像传感器采集的 NV21 格式的图像还是被旋转了 90 度 ;
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
1 . Camera 采集 NV21 图像数据 : 手机 Camera 采集的图像数据完毕后 , 通过 PreviewCallback 接口的 onPreviewFrame 回调方法获取 NV21 图像数据 ;
令 f ( x , y ) 表 示 数 据 （ 输 入 源 数 据 ） ， G ( x , y ) 表 示 二 维 高 斯 函 数 （ 卷 积 操 作 数 ） ， f s ( x , y ) 令f(x,y)表示数据（输入源数据），G(x,y)表示二维高斯函数（卷积操作数），f_s(x,y) 令f(x,y)表示数据（输入源数据），G(x,y)表示二维高斯函数（卷积操作数），fs(x,y)为卷积平滑后的图像。 G ( x , y ) = 1 2 π σ 2 e − ( x 2 + y 2 ) 2 σ 2 G(x,y)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^\frac{-(x^2+y^2)}{2\sigma^2} G(x,y)=2πσ21e2σ2−(x2+y2) f s ( x , y ) = f ( x , y ) ∗ G ( x , y ) f_s(x,y)=f(x,y)\ast G(x,y) fs(x,y)=f(x,y)∗G(x,y)
三维模型重建的流程： 三维点云获取——几何结构恢复——场景绘制 三维点云获取： 1.激光雷达 2.微软Kinect 有效距离比较短 3.单目多视角 ：几乎很难实时 4.双目立体视觉
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在上一篇中，我们介绍了什么是3D相机。但是对于初次接触3D相机的同学，可能首先面临的问题是如何处理3D相机得到的数据。3D相机的数据分为两种方式：三维点云数据方式，二维数据方式。其中，三维数据保存的格式有csv,txt，ply，stl等。二维数据通常以二维图像的形式存在，其中保存Z方向的二维图像被称为深度图像。本篇主要介绍一下深度图像的生成与处理。
Canny 边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。1986 年，John F. Canny 发 表了著名的论文 A Computational Approach to Edge Detection，在该论文中详述了如何进行边缘 检测。
边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式：
目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法，计算机立体视觉成像，坐标测量机法，莫尔条纹法，结构光法等等，针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面，深度图像的分割技术 ，深度图像的边缘检测技术 ，基于不同视点的多幅深度图像的配准技术，基于深度数据的三维重建技术，基于三维深度图像的三维目标识别技术，深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等，在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于 其近邻的检索方式的不同，并且可以互相转换。
机器视觉与计算机视觉并没有一个明显的定义去划分。但在实际应用中，应用于工业检测的时候更多地被称为机器视觉而非计算机视觉。这时候，机器视觉更多地偏向或者专指以图像传感器为采集软件，辅助以光源，PLC甚至机器人等外部设备，以实现特定的检测或定位等特定目的。如果你从事的是机器视觉行业则避免不了PCL，机器人，编码器，光栅尺，光源，镜头等这些图像之外的硬件设备打交道。
图像和视频在采集、压缩、传输、存储过程中，无可避免地会引入失真。模糊失真是图像、视频质量下降最主要的因素之一，研究图像模糊度评价方法有非常重要的意义。通过对模糊失真进行评测和度量，可以对整个图像传输或处理系统的质量进行监控，进而采取措施提高系统性能
在解释自适应的IPM模型之前，首先需要了解使用相机的物理参数来描述IPM的基本模型[1]（这篇文章虽然有点古老，但是从数学层面上阐述了IPM的数学模型）下图展示了相机坐标系，图像坐标系，以及世界坐标系之间的关系，其中（u,v）是像素单位，(r,c)和（X,Y,Z）是米制单位。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 19 个在图像分割任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：FCN、ReSeg、U-Net、ParseNet、DeepMask、S
在2004年，不列颠哥伦比亚大学的D.Lowe的论文《尺度不变关键点中的独特图像特征》中提出了一种新的尺度不变特征变换（SIFT）算法，该算法提取关键点并计算其描述符。回顾一下SIFT算法的计算步骤，主要包括四个步骤。
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。
在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。我们的关键任务是识别图片中属于车道的像素，为此我们使用了“颜色阈值”的概念。
在文章68. 三维重建3-两视图几何中，我们看到通过三角测量，可以确定一个像点在三维空间中的位置，其前提是我们提前获取了这个像点在另外一个图像中的对应点，并且知道了两个相机的相机矩阵。
前一篇提到了，相机返回的是YUV格式的图像数据，那么YUV到底是怎样一种格式呢？本篇将对YUV图像格式进行详细的解释。 上一篇中，我们了解了Android二维码扫描开发的实现思路和原理。其中从相机里获
上一节中大概讲述了光场相机和光场的参数化表示，这一节就说一下光场相机内部是如何记录光场以及实现重聚焦的。 博主用的是Lytro Illum，所以就以Illum为例来说了，Illum的功能还是挺多的，上手使用的童靴需要相机使用手册可以上网找一下，都有的。 切入正题 首先，说一下Lytro Illum的一些基本信息：Illum的Senser一共有4000万个像素左右，得到的传感器图像（光场图像）尺寸为7728*5368，就是4148 3904个像素；Illum的微透镜阵列个数为541*434个，每一个微透镜后面
小农户在全球粮食供应中发挥着重要作用。随着智能手机越来越普及，它们使小农能够以非常低的低成本收集图像。
本文提出了一种获取高分辨率的三维视觉信息的方法，主要通过融合结构光视觉测量系统获得的三维信息和二维线扫描相机拍摄的高分辨率图像。
据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析（排名不分先后），希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助。小编会从AI芯片、应用层算法、应用领域等方面对相关公司进行盘点，由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域，文中侧重选取了某些点进行分析阐述。备注：文中涉及到的企业估值均源于公开资料，本文对数字真实性不做任何担保；对于企业的明星指数是小编根据公开资料以及行业内部朋友反馈做的综合评估，不作为投资参考。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文介绍了一篇由国防科技大学刘煜教授团队和浙江大学周晓巍教授团队联合撰写的论文《Long-term Visual Localization with Mobile Sensors》，该论文已被计算机视觉与模式识别领域顶尖国际会议 CVPR 2023 录用。 针对在时变的室外环境中难以视觉定位的问题，博士生颜深创新性地提出一种解决方案 SensLoc。SensLoc 利用移动设备内置的传感器数据，如 GPS、指南针和重力传感器，为视觉定位提供有效的初始位姿和约束条件，从而缩小图像
如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许 OpenSSE 更适合你，欢迎使用。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
相信看了前面的几篇文章后很多朋友已经等不及快速入行了，今天就来介绍一下计算机视觉的各大研究方向及其特点。
HOG特征描述子的定义： locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids，即局部归一化的梯度方向直方图，是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 Histogram of Oriented Gradient descriptors provide a dense overlapping description of image regions，即统计图像局部区域的梯度方向信息来作为该局部图像区域的表征。
随着深度学习的发展，图像语义分割任务取得了很大的突破，然而视频语义分割仍然是一个十分具有挑战性的任务，本文将会介绍视频语义分割最近几年顶会上的一些工作。
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。
随着人工智能时代的到来，计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的，人工智能改变着传统林业的研究方法，林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题，采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法，实现了树木高度的无接触测量。以双目相机作为采集设备，基于MATLAB、VS2015开发平台，采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定，从而获取双目相机2个镜头的参数。通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像，进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。在VS2015上的试验结果表明，该方法操作相对简单，并且能够较为准确地测量树木高度，SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76%~3.93%，BM算法相对误差范围为0.29%~3.41%。结果表明：采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要。
Halcon机器视觉算法是Halcon软件的核心组成部分，包括多种图像处理、分析和识别算法。这些算法为用户提供了丰富的工具，使得开发人员可以快速构建高效、准确的机器视觉应用程序。
全屏捕捉……………………桌面(.PDF文件)……Command + Shift + 3 （win+shift+3） 屏幕部分画面………………..桌面(.PDF文件)……Command + Shift + 4 （win+shift+4） 窗口、图标………………….桌面(.PDF文件)……1. Command + Shift + 4 （win+shift+4） ……………………- ……………………..-2. 空格 全屏捕捉……………………剪贴板…………..Ctrl + Command + Shift + 3 屏幕部分画面………………..剪贴板………….. Ctrl + Command + Shift + 4 窗口、图标………………….剪贴板………….. 1. Ctrl + Command + Shift + 4 ……………………- ……………………..-2. 空格
均值滤波是典型的线性滤波算法， 主要方法为领域平均法（即用一片图像区域的各个像素的平均值来代替原图像中的各个像素值）
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******** ） 。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 有些目标往往具有任意方向的分布。因此，检测器需要更多的参数来编码方向信息，这往往是高度冗余和低效的... 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文： https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Han_ReDet_A_Rotation-Equivariant_Detector_for_Aerial_Object_Detection_CVPR_2021
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
（1）爱鱼 https://www.cnblogs.com/mightycode/p/6394810.html
上述SIFT算子用于二维图像关键点检测，医学影像一般都是三维图像，所以要用SIFT3D算子来进行关键点检测。论文中《Volumetric Image Registration From Invariant Keypoints》设计了SIFT3D算子，主要步骤与上述步骤是一样的。
针对在时变的室外环境中难以视觉定位的问题，博士生颜深创新性地提出一种解决方案 SensLoc。SensLoc 利用移动设备内置的传感器数据，如 GPS、指南针和重力传感器，为视觉定位提供有效的初始位姿和约束条件，从而缩小图像检索和位姿估计的搜索空间。
关键点是由DOG空间的局部极值点组成的，关键点的初步探查是通过同一组内各DoG相邻两层图像之间比较完成的。为了寻找DoG函数的极值点，每一个像素点要和它所有的相邻点比较，看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。如图下图所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。
前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》，这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。
Camera2引用了管道的概念将安卓设备和摄像头之间联通起来，系统向摄像头发送 Capture 请求，而摄像头会返回 CameraMetadata。这一切建立在一个叫作 CameraCaptureSession 的会话中。
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