这是渲染系列的第二篇文章,第一篇讲述的是矩阵,这次我们会写我们的第一个Shader并且导入一张纹理。
做关于深度信息处理的,正好实验室配备了kinect2代,就想着先用kinect获取深度信息来处理,之后换其他设备只要有深度信息就直接往后推进就行,不过网上教程虽然多,但是第一次总会栽进坑中,记录一波,下回重来的时候长个教训。
本文探讨了基于深度学习的图像分割算法,并分析了其优缺点。首先介绍了基于生成对抗网络(GAN)的图像分割算法,然后阐述了基于深度学习的图像分割算法在处理图像中的前景和背景之间的区别。针对前景和背景之间的区别,提出了一种基于深度学习的方法,该方法能够准确地分割前景和背景。同时,该方法也可以用于其他需要前景和背景分割的任务。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ 性能调优需要对整个应用程序进行检查和修改。因此,有效的性能调整需要广泛的知识,从硬件到3D渲染再到Unity机制。因此,本章总结了执行性能调优所需的基本知识
一:什么是协同程序? 答:在主线程运行时同时开启另一段逻辑处理,来协助当前程序的执行。换句话说,开启协程就是开启一个可以与程序并行的逻辑。可以用来控制运动、序列以及对象的行为。
我开发过基于QT的客户端程序、基于C# WinForm客户端,开发过Java后端服务,此外,前端VUE和React我也开发过不少。对应我所开发过的东西,比起一行一行冰冷的代码,我更加迷恋哪些能够直观的,可视化的东西。还记得以前在开发C#的时候,接触过一个的C# WinForm库NetronGraphLib,这个库能够让我们轻松的构建属于自己的流程图绘制软件,让我们能够以拖拉拽的方式来构建图(下图就是NetronGraphLib库的官方示例应用Cobalt):
在原图片中位于中前方的实际上是布拉德利·库珀。我们首先使用C#的“换脸”程序将另外一张脸叠加到布拉德利的脸上,然后用数字得到方式将其插入到布拉德利奥斯卡自拍照中。
标题:The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
本文介绍基于Pix4Dmapper软件,实现由无人机影像建立研究区域空间三维模型的方法。
我们在摄像机坐标系到图像坐标系变换时谈到透视投影。摄像机拍照时通过透镜把实物投影到像平面上,但是透镜由于制造精度以及组装工艺的偏差会引入畸变,导致原始图像的失真,会对拍摄的物体的形状产生变化,影响测量。因此我们需要考虑成像畸变的问题。
本文将整理的面试题大致分为以下几个模块,方便针对性学习和背题! 由于大部分常用的面试题在网上基本上已经有比较标准的答案了,所以说面试题类的文章基本上大同小异。 所以本篇文章中的部分内容也是直接从网上摘选来的 如果有不对的地方也欢迎指正(尽力不会出现这种情况),某个模块的内容不够也欢迎在评论区指出,我去重新添加上。
WPF控件是Windows Presentation Foundation(WPF)中的基本用户界面元素。它们是可视化对象,可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类:原生控件和自定义控件。
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。
在主线程运行的同时开启另一段逻辑处理,来协助当前程序的执行,协程很像多线程,但是不是多线程,Unity的协程实在每帧结束之后去检测yield的条件是否满足。
地址:http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html
基于视觉的三维重建,指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像,并对此图像进行分析处理,再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。
导语 JavaScript 适合做机器学习吗?这是一个问号。但每一位开发者都应该了解机器学习解决问题的思维和方法,并思考:它将会给我们的工作带来什么?同样,算法能力可能会是下一阶段工程师的标配。 本文旨在通过讲解识别手写字的处理过程,带读者了解机器学习解决问题的一般过程。本文适合以下背景的读者阅读: 你不需要具备 Python、C++ 的编程能力:全文使用 JavaScript 作为编程语言,且不依赖任何第三方库实现机器学习算法。 你不需要具备算法能力和高数的背景,本文机器学习算法的实现不过 20 行代
激光视觉联合标定的目的是构建激光点云和视觉像素点之间的关系,通过标定得到的激光雷达和相机之间的外参把三维的激光点投影到相机坐标系下,然后利用相机的模型把三维点投影到像素平面。由于标定的结果直接影响信息融合的效果,所以标定技术是多传感器之间信息交互中的关键。
1.抓取当前屏幕快照ImageGrab.grab()返回一个模式为“RGB”的图像.
人类具有一双眼睛,对同一目标可以形成视差,因而能清晰地感知到三维世界。因此,计算机的一双眼睛通常用双目视觉来实现,双目视觉就是通过两个摄像头获得图像信息,计算出视差,从而使计算机能够感知到三维世界。一个简单的双目立体视觉系统原理图如图 1 所示。
毕业设计做了一个简单的研究下验证码识别的问题,并没有深入的研究,设计图形图像的东西,水很深,神经网络,机器学习,都很难。这次只是在传统的方式下分析了一次。 今年工作之后再也没有整理过,前几天一个家伙要这个demo看下,我把一堆东西收集,打包给他了,他闲太乱了,我就整理记录下。这也是大学最后的一次作业,里面有很多记忆和怀念。 这个demo的初衷不是去识别验证码,是把验证的图像处理方式用到其他方面,车票,票据等。 这里最后做了一个发票编号识别的的案例: 地址:http://v.youku.com/v_show
本教程介绍如何添加对平面着色的支持以及如何显示网格的线框。它使用了高级渲染技术,并假定您熟悉“渲染”系列中介绍的材质。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。AbsDiff,计算两个数组之间的绝对差。 dst(I)c = abs(src1(I)c-src2(I)c)。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小(或ROI大小)。 累加,将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品,将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare,将输入src或其选定的区域,增加到功率2,添加到累加器sqsum。 累积权重,计算输入src和累加器的加权和,以使acc成为帧序列的运行平均值:acc(x,y)=(1-alpha)* acc(x,y)+ alpha * image(x,y )如果mask(x,y)!= 0,其中alpha调节更新速度(累加器对于先前帧的多少速度).. 自适应阈值,将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值,由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和(高斯),由param1减去。 添加,将一个数组添加到另一个数组:dst(I)= src1(I)+ src2(I)if mask(I)!= 0所有数组必须具有相同的类型,除了掩码和大小(或ROI)尺寸)。 AddWeighted,计算的两个数组的加权和如下:dst(I)= src1(I)* alpha + src2(I)* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小(或ROI大小)。 ApplyColorMap,将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP,近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength,计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine,绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter,将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd,并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)&src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseNot,反转每个数组元素的每一位:。 BitwiseOr,计算两个数组的每元素逐位分离:dst(I)= src1(I)| src2(I)在浮点数组的情况下,它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseXor,计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)^ src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 模糊,使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle,返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter,使用框过滤器模糊图像 BoxPoints(RotatedRect),计算输入2d框的顶点。 BoxPoints(RotatedRect,IOutputArray),计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject,计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵,计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation,计算所选区域中的一般运动方向,并返回0到360之间的角度。首先,函数构建方向直方图,并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后,该函数计算相对于基本方向的移位,作为所有方向向量的加权和:运动越近,权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist,计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient,计算mhi的导数Dx和Dy,然后计算梯度取向为:方向(x,y)= arctan(Dy(x,y)/ Dx(x,y)),其中Dx(x,y)考虑Dy(x,y)“符号(如cvCartToPolar函数)。填写面罩后,指出方向有效(见delta1和delta2说明).. CalcOpticalFlowFarneback(IInputArray,IInputArray,IInputOutputArray,Double,Int32,Int32,Int32,Int32,Double,OpticalflowFarnebackFlag),使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback(Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Single>,Image <Gray,Single>,Double
伴随着人类社会历程的不断向前推进,先进的科技就一直承载着人类社会的进步,特别是近年来日渐成熟的AI技术,深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流,考虑到,图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉(CV)的重要基础知识,同时可能也是粉丝朋友们感兴趣的地方,为此,小编决定新开一个专栏——opencv图像处理,期待能够帮助更多想要学习AI技术的小伙伴们,当然,这些知识对于大学三四年级的同学也非常有用哦,期待能够带给大家更多的快乐,我们,一直在前行。
在学习利用深度图重建世界坐标,遇到了很多的问题,这里需要好好的总结下,文章的最后给出参考网址以及书籍。
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在阅读本文之前,我期望你能了解基础的 PPT 解析内容,或看我的入门级博客。本文将告诉大家如何从 PPT 里面解析出通用元素的 x 和 y 的值,以及元素的宽度和高度的值
双目立体视觉,在百度百科里的解释是这样解释的: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。
本章主要介绍使用C#进行图形图像编程基础,其中包括GDI+绘图基础、C#图像处理基础以及简单的图像处理技术。
昨天讲了一下Python和C语言交互,没有看昨天或者之前的文章点一下历史消息或者这里:
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导语 伪 3D 效果一般是在二维平面上对贴图纹理进行拉伸变形制造出透视效果,从而模拟 3D 的视觉效果。但通过 OpenGL 直接渲染不规则四边形时,不进行透视纹理矫正,就会出现纹理缝隙裂痕等问题。本文将分析透视矫正原理并给出解决方案。 问题概述 一般要实现近大远小的透视景深效果,都是通过透视投影的方式在 OpenGL 渲染得到的。如果在 OpenGL 中不开启透视投影,使用简单四边形面片来达到 3D 效果则需要对四边形面片进行旋转或者进行拉伸变形。但不经过透视投影矩阵的计算,得到的纹理渲染结果就会有缝隙
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。
人机交互的活体检测方法需要通过对人脸做出实时响应来判断是否为活体,通常采用的方法有脸部姿态和读取指定数字等。
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光场相机由于能够捕获相机内部光线的强度和方向而得到整个光场,可以实现重聚焦(refocus)和视角变换等功能。进而可以进行深度估计获取深度图,前面说过利用重聚焦的图像进行深度估计,今天说一下利用不同视角的图像进行深度估计。 仍然是以Lytro Illum为例 由于每一个微透镜后面的15*15个像素能够记录来自主镜头的225条光线信息,因此取每一个微透镜后面同一位置的像素可以得到一个视角下的图像,遍历15*15个像素,就能够得到225个不同视角下的图像。这些图像之间视角上又偏移,即视差,可以使用匹配的方法进行
在上一篇博客中说道了几何数据类型(点、线、面和集合)的定义,既然几何数据类型是通过CLR来扩展出来的,学习过C#的都知道,一个对象下面会有属性和方法,那么几何数据类型对应的也有其属性和方法。下图就能够反映出这些几何对象的类关系。
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)。
在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数(内参、外参、畸变参数)必须通过实验与计算才能得到,这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。无论是在图像测量或者机器视觉应用中,相机参数的标定都是非常关键的环节,其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此,做好相机标定是做好后续工作的前提,提高标定精度是科研工作的重点所在。
前言 最近观看下面这本书有感,结合之前的学习,对OpenGL的知识进行回顾。 概念 帧缓存:接收渲染结果的缓冲区,为GPU指定存储渲染结果的区域。 帧缓存可以同时存在多个,但是屏幕显示像素受到
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点,见下图。左边是渲染后的平面图,右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大,最后都会被映射在$U-V$坐标,又称纹理坐标,并且规定坐标范围是0~1。
做SLAM的同学经常用打印的标定板进行相机标定,打印出的标定板定位精度真的很低,其实配合结构光中的相移法,利用ipad屏幕即可进行高精度的相机标定。
主要参考论文:Median Filter in Constant Time.pdf
小孔模型成的是倒像,为了表述与研究的方便,我们常常将像面至于小孔之前,且到小孔的距离仍然是焦距f,这样的模型与原来的小孔模型是等价的,只不过成的是正像,符合人的直观感受。 在这种情况下,往往将小孔称作光心(Optical Center)。
在这个项目中,我使用 Python 和 OpenCV 构建了一个 pipeline 来检测车道线。这个 pipeline 包含以下步骤:
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