车辆视频测速中常常需要标定摄像机安装高度、视场角、倾斜角等参数，而其中倾斜角的确定与更新一般采用人工方式，限制了视频测速系统的应用。针对此问题，提出了一种自适应的摄像机倾斜角标定方法，利用连续观测图像序列建立超定线性方程组，并采用最小二乘法进行求解，最后经过闭环反馈调节，可以实时得出摄像机倾斜角。实验结果表明，该方法测量较为准确，避免了传统人工测量和维护的不便，具有较好的实用性。

以Tsai两步法为摄像机标定原理，提出了一种车辆速度视频测量方法，并对摄像机标定误差和车速检测误差进行了分析。首先利用Tsai两步法得到摄像机的内部和外部参数，然后将图像空间提取出的运动车辆特征点位移转换到世界坐标系，最后利用帧差时间求得车辆的瞬时速度。实验结果表明，基于摄像机标定的车辆速度视频测量方法，具有简单实用、鲁棒性强、精确度高等优点，满足车辆视频测速系统的要求。

基于opencv 的单摄像机标定程序，相对于直接利用立体标定，单摄像机标定将会得到更加准确的结果

Matlab集成的c代码tensor_decoding_spectral_SCI_cameras 我们应用张量解码方案对SCI摄像机进行解码。 该存储库包含论文“利用低秩张量和非局部相似性解码高光谱SCI摄像机”的代码 快照压缩成像（SCI）相机将多个光谱帧压缩为单个测量帧。 对于SCI摄像机而言，准确而高效的解码方法非常重要。 然而，诸如GAP-TV和DeSCI之类的现有算法分别由于精度低和执行时间长而不能令人满意。 在本文中，我们提出了一种解决这两个问题的新算法低秩张量和非局部相似度（LTNS）。 我们提出的LTNS算法比DeSCI的平均PSNR提高了3.98dB，比GAP-TV平均提高了5.63dB。 此外，与DeSCI的8小时运行时间相比，我们的算法（LTNS）将运行时间减少到不到一分钟。 我们还将算法与GMM-TP和MMLE-GMM进行了比较。 此代码使用鸟类数据集和玩具数据集，它们是编码的Kong径快照光谱成像（CASSI）数据集。 我们在代码中进行比较的方法是经过多次迭代的LTNS和GAP-TV。 用法 要求是带有并行计算工具箱的MATLAB（R）（用于多CPU加速的pa

偷开摄像头（即无摄像窗口）拍照保存 并通过邮件附件发送至指定邮箱 发送完后删除本地的照片 如果系统摄像头权限未打开或者设备未联网则在后台等待

是张正友和Tsai的摄像机标定方法 matlab的

为解决路况 pan/ tilt/zoom(PTZ)摄像机内外参数实时多变 ,绝对距离难以求解的问题 ,提出了一种基于路况图像的自动化标定方法 :建立全新的路况 PTZ摄像机成像模型 ;根据图像中提取的路面点的相对距离关系 ,推导模型中各未知参数的求解方法 ,实现摄像机参数的“白盒”标定 ,并给出了自动化标定的实现方案 ;摘录实际路况试验结果 ,计算标定误差。该算法只需要路面场景图像即可实现自动标定 ,无须人为干涉和配置 ,其计算简单 ,灵活性好 ,非常符合智能交通监控系统的需求。

此源码实现基于OpenGL的摄像漫游，OpenGL入门程序之摄像机操作，主要介绍摄像机的移动方法及实现-OpenGL

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Jetbot-ros2 这是ros2中的移动机器人的实现。 该软件包括以下功能： 使用webrtc（ ）通过带有实时视频源的websocket进行远程。 集成Intel realsense d435和t265摄像机，分别用于深度估计和定位。 2D SLAM和。 使用3D SLAM。 我使用了Xiaor Geek Jetbot作为基本平台，并对其进行了修改，使其包括广角相机以及Intel Realsense d435和t265。 要求 ROS2雄辩或狡猾。 。 电机驱动器-在这种情况下，是从jetbot的安装的。 安装 克隆此仓库及其子模块。 git clone --recurse-submodules https://github.com/cameronmcnz/surface.git 远程操作支持 安装aiortc以获取webrtc支持。 pip3 install