官方提供的是OpenNI的接口，接下来就探索一下相关的资源，接着就是在ARM的设备上面的安装使用。
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OpenGL可以在多种不同的平台之上运行，并且与各种不同的窗口系统配合工作。它的设计目标是作为窗口系统的补充，而不是它们功能的重复。因此，OpenGL在二维平面或三维空间中执行几何图形和图像的渲染，但是它并不对窗口进行管理，也不会处理输入事件。
[root@fedora14 ~]# yum install glut 已加载插件：fastestmirror, langpacks, presto, refresh-packagekit Adding zh_CN to language list Loading mirror speeds from cached hostfile * fedora: mirrors.163.com * rpmfusion-free: mirrors.163.com * rpmfusion-free-updates: mirrors.163.com * rpmfusion-nonfree: mirrors.163.com * rpmfusion-nonfree-updates: mirrors.163.com * updates: mirrors.163.com 设置安装进程 解决依赖关系 There are unfinished transactions remaining. You might consider running yum-complete-transaction first to finish them. --> 执行事务检查 ---> 软件包 freeglut.x86_64 0:2.6.0-5.fc14 将被 安装 --> 完成依赖关系计算 依赖关系解决 ================================================================================ 软件包 架构 版本 仓库 大小 ================================================================================ 正在安装: freeglut x86_64 2.6.0-5.fc14 fedora 172 k 事务概要 ================================================================================ Install 1 Package(s) 总下载量：172 k Installed size: 612 k 确定吗？[y/N]：y 下载软件包： Setting up and reading Presto delta metadata Processing delta metadata Package(s) data still to download: 172 k freeglut-2.6.0-5.fc14.x86_64.rpm | 172 kB 00:00 运行 rpm_check_debug 执行事务测试 事务测试成功 执行事务 正在安装 : freeglut-2.6.0-5.fc14.x86_64 1/1 已安装: freeglut.x86_64 0:2.6.0-5.fc14 完毕！
Hexo 3 自从放出更新到现在已经有很长一段时间了，相信很多人跟我一样都经历了一个非常曲折的升级过程。 第一个问题是我所编写的主题和插件全都阵亡了，这个问题在我决定升级 Hexo 之前已经被很多用户轰炸过，于是我花了两个晚上的时间对所有的主题和插件进行了大幅修改和升级。 另一个让我无比郁闷的问题是：官方虽然宣称 3.0 之后站点渲染速度更快了，但实际测试时我发现结果正好相反——全站 168 篇文章，在 Hexo 2.8.3 环境中渲染只需 3~4 秒时间，而更新到 Hexo 3.0 之后，网站的渲染居然花
地址： http://www.cegui.org.uk/wiki/index.php/CEGUI_Downloads_0.7.9
注：参考自bilibili系列视频，OpenGL 从入门到成魔-第1章- OpenGL 环境的搭建https://www.bilibili.com/video/BV1qa4y1e7zP
解决： 1.sudo apt-get install libgtk-3-dev -y
Orbbec Astra Pro传感器在ROS（indigo和kinetic）使用说明 rgb depth同时显示
Qt 是一个1991年由奇趣科技开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架。它既可以开发GUI程序，也可用于开发非GUI程序，比如控制台工具和服务器。Qt是面向对象的框架，使用特殊的代码生成扩展（称为元对象编译器(Meta Object Compiler, moc)）以及一些宏，易于扩展，允许组件编程。2008年，奇趣科技被诺基亚公司收购，QT也因此成为诺基亚旗下的编程语言工具。2012年，Qt被Digia收购。2014年4月，跨平台集成开发环境Qt Creator 3.1.0正式发布，实现了对于iOS的完全支持，新增WinRT、Beautifier等插件，废弃了无Python接口的GDB调试支持，集成了基于Clang的C/C++代码模块，并对Android支持做出了调整，至此实现了全面支持iOS、Android、WP。
最近在微信群内，很多群友在群友的推荐下，购买了Astra pro的深度相机，价格地道，物超所值！群友反馈积极，所以这里出一波简单的教程。以下内容抛砖引玉，主要讲解windows下和Ubuntu上的测试用例。希望有其他相关分享的小伙伴可以联系dianyunpcl@163.com
ubuntu 16.04 python 2.7 cuda7.5/Cuda8.0 tensorflow-gpu
1、UOS系统相对来说，较为纯净，像GCC、G++等编译器是没有安装的，需要自己去安装
本产品是新⼀代⼩型化 RGBD 相机，集成了 640×480 像素的 TOF 深度摄像头和 500 万像素的 RGB 摄像头。⼩型化超薄的尺⼨结构适合各种嵌⼊式、⼿持式检测终端使⽤，实现⼈脸识别、活体检测、场景识别、⼿势等功能。
这篇博客是安装的cuda-9.2,需要说明：cuda-9.2版本下载的时候只没有Ubuntu18.04，由于可以向下兼容，所有这里version选择16.04也是可以的，按照https://www.cxymm.net/article/weixin_43804210/108003802 该教程执行到 sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 出现报错 使用命令apt-get install xxx 安装软件时报“http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu xxx“
1.之前我下载的是QT5.13版本但是安装结束后Qtcreator出现打不开，这里我推荐Qt5.9版本，下载网址如下： https://download.qt.io/official_releases/qt/5.9/5.9.0/ 下载后存到你想存的文件，我这里是在主文件中创建了个qt5的文件夹
下列介绍与图示均以Microsoft Visual Studio Community 2017版本（下面简称为VS）为例，其它版本类似。
CVAT 是加州尔湾视频标注工具（http://carlvondrick.com/vatic/）的重设计和重实现版本。它是用于计算机视觉的免费在线交互式视频和图像注释工具。OpenCV 的团队正在使用它来注释具有不同属性的数百万个对象，其中许多 UI 和 UX 决策都基于专业数据注释团队的反馈。
还记得今年4月伯克利BAIR实验室发布的那个会“18般武艺”的DeepMimic模型吗？他们使用强化学习技术，用动作捕捉片段训练模型，教会了AI智能体完成24种动作，走路、跑步就不用说了，还包括翻跟斗、侧翻跳、投球、高踢腿等等高能动作。
VTK需要OpenGL3.0或更高版本的驱动，但虚拟机下的Ubuntu不支持OpenGL3.0，或者自己按网上教程配置之后也能支持，但过程相当繁琐，本人试验失败。
无法打开包括文件stdio.h ctype.h ucrtd.lib vs2015新版的小问题，这个问题是由于运行时使用的库文件缺少关键文件。
详细介绍在Ubuntu 16.04下搭建CUDA7.5+Caffe深度学习环境的过程步骤。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/VNJGtNFW6kZ-n8mY1yrH0Q
操作系统是Ubuntu，脚本如下： #!/bin/bash -e echo -e "please waiting...\n" sudo apt-get install -y build-essential sudo apt-get install -y libncurses5-dev sudo apt-get install -y libssl-dev sudo apt-get install -y m4 sudo apt-get install -y unixodbc uni
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。
Ubuntu18.04安装ROS的版本为ros-melodic Ubuntu16.04安装ROS的版本为ros-kinetic
CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。
Matterport3DSimulator 可以使用视觉信息（RGB-D 图像）开发与真实 3D 环境交互的 AI Agent，它主要应用于深度强化学习的研究以及自然语言处理和机器人技术的结合技术。
Ubuntu 下安装CUDA需要装NVIDIA驱动，首先进入NVIDIA官网，然后查询对应NVIDIA驱动是否支持你电脑的型号。
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这里，我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例（先安装哪个无所谓） 首先，在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。
摘要总结：本文主要介绍了在Ubuntu 16.04上配置Nvidia显卡驱动的方法，包括安装前的准备、下载驱动、安装驱动和配置环境。同时，还介绍了如何安装CUDA和Cudnn，以及如何在Ubuntu 16.04上安装Bazel构建C++项目。
6月初北京的疫情响应已经降到了三级，没想到中旬时疫情又卷土重来，每天都有10~30个确诊病例的新增，按专家的说法秋冬季还会更严重。公司之前一直使用基于指纹的上下班签到机制，疫情期间为了减少人员接触开始改用人脸打卡。当时以为只是应急用一下，疫情有一两个月就结束了，使用的第三方的人脸打卡程序。但目前已经过去5个月了，疫情还没有结束的迹象。继续使用第三方的打卡程序：一是数据不安全人脸&位置数据全被第三方收集走了，另一方面第三方没有提供接口无法和公司现有的考勤程序进行数据对接。公司希望实现自己的基于人脸打卡程序，这个重任当然就落到了我们开发部上，虽然没经验但咱们做为一个涉身职场多年的老将不能说不行啊。
当微软把.NET提交到ECMA/ISO成为公开的标准时，就表示.NET已经走向开放，不再只是微软专属的技术。当Mono 1.0正式发布时，也就等于是宣布开放成真了，.NET程序不用被局限在Windows平台上，Mono可以让.NET程序在Windows、Linux、MacOS X、Solaris、BSD等操作系统上面运行，至于硬件平台，Mono也已经支持32-bit和64-bit的x86、PowerPC、SPARC。Novell看到Mono的潜力，现在成为Mono背后最大的支柱。如果.NET是你现在所使用的
由于实验需要，在实验室电脑上搭建深度学习Caffee框架。一共花了两天的时间，其中遇到了不少的问题，记录一下。 Caffee在配置上相对来说比较麻烦，需要前期安装的东西比较多，逐一介绍。
Integrated open-source software for urban autonomous driving, maintained by Tier IV. The following functions are supported:
在 OpenGL 中主要使用 4x4 矩阵来表示转换，这个和 3x4 的相机矩阵不同。然而，OpenGL 中的 GL_PROJECTION 和 GL_MODELVIEW 是将相机矩阵分开来表示。其中 GL_PROJECTION 表示相机的内参数 K 矩阵；GL_MODELVIEW 表示物体和相机之间的转换关系，可以粗略地表示为 R 和 t 矩阵。
OpenMVS是三维重建的一个成熟开源框架，综合重建效果和性能，该算法是目前MVS(Multi-View Stereo)相关的所有开源库中最好的一个。该算法的框架如下所示
Persist in sharing and promote mutual progress
本文主要是对在最新的VirtualBox7上搭建Debian11的笔记记录，方便后续个人回顾，同时搭配对配置的浅析。
GLUI 是一个基于 GLUT 的 C++ 用户界面库，它为 OpenGL 应用程序提供按钮、复选框、单选按钮和微调器等控件。它独立于窗口系统，使用 GLUT 或 FreeGLUT。
GLuint load_texture(const char* fileName)
最近，马三买了两本有关于“计算机图形学”的书籍，准备在工作之余鼓捣鼓捣图形学和OpenGL编程，提升自己的价值（奔着学完能涨一波工资去的）。俗话说得好，“工欲善其事,必先利其器”。想学习图形学和OpenGL编程必须先把开发环境搭建好，而马三只是在上学的时候稍稍做了一些基于Android平台的OpenGL开发学习，并没有搭建过OpenGL开发环境。因此在搭建过程中颇废了一番周折，也查阅了不少资料才算搭建成功，特此记录一下搭建过程，以备不时之需。
安装必要的R语言包，如果下载速度比较慢，可选国内清华的R语言镜像，速度extremely fast
OpenGL - Open Graphics Library OpenGL ES - OpenGL for Embedded Systems EGL - Embedded Graphics Library (Native Platform Graphics Interface) CRT - Cathode Ray Tube CRTC - CRT Controller DDI - Device Driver Interface DRI - Direct Rendering Infrastructure DRM - Direct Rendering Manager GBM - Generic Buffer Manager GEM - Graphics Execution Manager KMS - Kernel Mode Setting GFX - Graphics Force Express EDID - Extended Display Identification Data
（Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明，本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算， 如分别使用不同的显卡进行显示和计算，则可能不适用。）
最近忙于paper，就没有写博客;然后开始和华为合作一个项目，学习如何使用openGL 转自：https://blog.csdn.net/huangkangying/article/details/82022177
前言 之前写过cuda环境的搭建文章, 这次干脆补全整个深度学习环境的搭建. ---- 开发环境一览 CPU: Intel core i7 4700MQ GPU: NVIDIA GT 750M
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