描述 该项目旨在消除源自手持摄像机运动或抖动的运动模糊。 它旨在盲目工作，即不需要模糊知识。 使用卷积神经网络估计运动模糊，然后将其用于校准反卷积算法。 该项目包括两个不同的部分： -图像处理部分，包括反卷积算法和正向模型。 -使用神经网络的模糊估计部分。 有关某些视觉见解，请参见 。 该库使用Python3编码。 无论是在图像处理（复杂模糊的建模）还是在模糊估计方面，其贡献都倍受欢迎。 消息 从2020年5月开始，该项目重新启动！ 我们从tensorflow转到pytorch。 我们将把运动模糊模型扩展到比简单的线性运动更复杂的运动。 我们还将解决空间变异情况。 我们计划扩展到电视去模糊。 进步 截至目前（2020年5月），我们支持使用Wiener滤波器对线性模糊进行模糊处理。 安装 在您喜欢的conda环境中，键入： pip install -e . 为了进行开发，请按

背景减法已经成为基于视频的运动检测的流行方法。 本文通过对历史样本进行统计分析，结合构成模型的样本数，采样时间中心和最后时间点的参数，提出了一种新颖的统计参数模型，这些参数被现有的背景模型所忽略。 使用这些参数，可以及时准确地更新模型。 实验结果表明，该模型能够抑制尾部现象，阴影，光照变化，重复运动，杂乱区域等的误检测。

AE脚本 关键帧曲线调节中心点对齐 脚本+使用教程

High-quality Motion Deblurring from a Single Image.pdf

该设计是有关如何控制一个简单的机械手臂。该机械手臂采用AL5A 三菱驱动器，通过Arduino 可兼容开发板控制其工作运转。它通过使用Leap Motion控制器来监测手臂以及手指的相关动作，GUI界面同时实时显示当前Leap Motion数据参数并计算，将数据发送到Arduino控制器，此时机械手臂则会做出相应的动作。 GUI界面截图:

对旋转的描述没有比screw motion和twist更精简和更有物理意义了。优于欧拉角描述，甚至优于四元数方法。在运动学，计算机动画等领域很有应用价值。

三菱运动CPU,Q172DS操作系统，可以控制16个伺服轴。

定格OBJ | | | Stop Motion OBJ是一种工具，可用于导入一系列网格文件（.obj，.stl或.ply），实时播放它们，然后将其渲染为动画。 每个网格可能具有不同的顶点数，多边形数，甚至还有不同的UV。 这对于导入流体模拟，科学数据的可视化以及4D扫描数据的渲染特别有用。 导入序列后，您可以像在单个网格物体上一样对序列执行许多相同的操作。 许多对象修改器可在整个网格序列上工作。 网格序列可以在“循环”和“ Eevee”中渲染。 Stop Motion OBJ能够导入无法容纳在内存中的非常复杂的网格序列。 使用，您可以指定在任何给定时间要在内存中保留多少个网格，并且Stop Motion OBJ将自动加载和/或删除网格，从而不会耗尽内存。 画廊 李·佩里·史密斯| | Mike Brondbjerg | | XC工程| | 富兰克林·杜索（Franklyn

空间模型法gallantlab / motion_energy_matlab motion_energy_matlab是一个软件库，用于计算视觉刺激（运动或图像）的运动或静态能量特征。 快速启动/使用 主要功能接受电影/图像刺激输入并返回能量特征输出。 要测试代码，可以使用以下两种方法之一。 （1）使用我们提供的示例数据（）。 您应该将文件另存为Matlab路径上的'nishimoto_2011_val_1min_uint8.mat' 。 或（2）在[X x Y x颜色x时间]的4D阵列中准备自己的电影帧集。 目前，该代码仅支持正方形图像（它可能适用于矩形图像，但是滤镜可能会拉伸，并且可能会产生意想不到的结果）。 如果选择（2），则需要在ComputeMotionEnergy.m更改一行 然后在MATLAB（位于demo/文件夹下）中运行ComputeMotionEnergy.m ： >> ComputeMotionEnergy; 该代码允许灵活指定滤镜阵列参数，例如最高空间频率，运动方向数，滤镜刻度数等。图像预处理和后处理参数（例如如何处理色彩通道） ）也可以指定。 可以为所有参数指

快速计划者 Fast-Planner的开发旨在在复杂的未知环境中实现四旋翼快速飞行。 它包含一组精心设计的规划算法。 新闻： 2021年3月13日：快速自主探索的代码现已发布！ 查看此以获取更多详细信息。 2020年10月20日：Fast-Planner被扩展并应用于快速的自主勘探。 查看此以获取更多详细信息。 作者：和从，从。 完整的视频： ， ， 。 关于这项工作的示威活动已经报道了IEEE光谱： ， 第二页， 第三页（在网页搜索HKUST）。 要在几分钟内运行此项目，请选中“快速入门” 。 查看其他部分以获取更多详细信息。 请请星号 :star: 这个项目对您有帮助。 我们竭尽全力发展和维护它 :beaming_face_with_smiling_eyes: :beaming_face_with_smiling_eyes: 。 目录 快速开始 算法与论文 设置和配置 运行模拟 在您的应用程序中使用 更新 1.快速入门 该项目已经在Ubuntu 16.04（ROS Kinetic）和18.0