计算机视觉摄像机定标中投影矩阵的计算（1）：最小二乘法 计算机视觉.pdf

SimpleRPGCamera Unity简单RPG摄像机，可以使用，放心下载！

Real-time 3D Pose Estimation with a Monocular Camera Using Deep Learning and Object Priors On an Autonomous Racecar 背景 三维物体投影在平面上会失去一个维度，即不知道物体的距离。但是，有了三维物体的先验信息，我们可以知道三维物体的距离 To this end, we propose a low-latency real-time pipeline to detect and estimate 3D position of multiple objects of interest

摄像机通用VISca协议 华为摄像机控制代码

通过调用海康威视c++版本Windows sdk，使用Python实现车牌识别功能。能够报出车牌号码、类型信息，用于抓取出入车辆信息，实测跑通，功能正常。

胡占义摄像机标定和三维重建课件，主要介绍了相机标定的各种方法和基于图像的三维建模理论

C#实现摄像有调用且对画面进行各种处理,对亮度,对比度,清晰度,逆光,曝光等进行操作

matlab匹配滤波代码3D重构工具箱，用于通过多台摄像机跟踪行为 什么是pose3d？ pose3d是在Matlab（马萨诸塞州纳蒂克的MathWorks Inc.）中实现的，用于使用DeepLabCut（DLC）或任何其他跟踪软件对2D跟踪的特征进行3D重建。 它提供了一个半自动化的3D重建工作流程，可指导用户完成相机校准，不失真，三角剖分以及诸如滤波等处理后步骤的工作，以减少异常值。 除了提供易于使用的工作流程外，我们实施中的关键组件是“ n”相机三角剖分功能，该功能使用户可以使用自动选择标准或最佳选择，从每个功能和时间点的最佳相机对中选择2D跟踪数据。使用所有摄像机的数据进行3D重建。 目录 为什么要pose3d？ 对于在不同环境中的许多物种进行的行为研究，无标记跟踪是一项至关重要的实验要求。 最近开发的工具箱利用基于人工神经网络（ANN）的计算机视觉，为科学实验提供了精确的无标记跟踪功能。 为了跟踪复杂的行为，例如图1中所示的3D中与对象交互的抓取，必须开发具有多个摄像机的实验装置。 此类系统的开发可在很大程度上受益于强大且易于使用的相机校准和3D重建工具箱。 为此，我们在M

为了满足市场对低成本、高变焦比光学变焦手机摄像镜头的需求，采用三运动组份变焦核结构型式，选用优质光学塑料非球面透镜与普通光学玻璃球面透镜混合结构，利用计算机辅助设计软件Zemax优化镜头系统，设计了一种4.6倍光学变焦、500万像素(5×106 pixel)的手机摄像镜头。系统全视场调制传递函数（MTF）值在空间频率20 lp/mm处大于0.8，广角端及摄远端的MTF值在1/2奈奎斯特频率处大部分视场大于0.4 lp/mm；相对畸变均小于3.2％；全视场广角端处的相对照度大于67％，摄远端处的相对照度大于89％，并且变焦曲线平滑。该镜头系统具有分辨率高、制造成本低、变焦比高的优点。

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