深度相机获取的三维点云数据，可以用于机器人环境建模。

阐述TOF相机软硬件构成，对理解TOF深度相机硬件原理及深度解析算法有帮助。 文档主要包括概述，软件算法原理，硬件原理，TOF sensor pixel，TOF性能及光学参数等介绍

一文读懂深度结构光和双目原理，并给出了结构光视觉和双目视觉的对比分析（他人博客网页截图：深度相机原理揭秘--结构光（iPhone X 齐刘海原理））

深度相机的引入为人机交互等领域带来了一系列重大的变化，吸引了众多研究者的关注。由于深度相机提供的景深数据具有不受光照变化影响等特点，带来了人机交互领域很多算法鲁棒性和功能性的显著改善。因此，本文对深度相机做了简单介绍，并报告了深度相机在人机交互领域中的应用现状。

1.利用realsense深度相机实现yolov5目标检测的同时测出距离 2.你可以将其他版本的yolo v5 的版本应用到这个上面，因为我只更改了detect.py为realsensedetect.py 3.运行的代码为：python realsensedetect.py

基于pyqt和yolov3搭建界面 1.首先要了解信号与槽是关键 2，参考网上的pyqt安装。将界面文件转换为.py文件 # -*- coding: utf-8 -*- # Form implementation generated from reading ui file 'realsense.ui' # # Created by: PyQt5 UI code generator 5.13.0 # # WARNING! All changes made in this file will be lost! from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets

深度相机、微软Kinect及其应用 三维扫描技术介绍 • 深度相机的原理• 深度相机的应用研究 • 三维数据重建 • 人机交互与用户跟踪 • 三维人体重建

matlab调节深度相机获取的视频数据的采样率，数据格式是*.bag，帧率可以自己设置

有关深度相机的基础知识总结。包括单双目相机模型、坐标系转换的推导、双目测距原理、相机标定与畸变矫正、Tof与结构光的基本原理、Intel RealSense D455 深度相机简介等。

使用Intel RealSense Viewer搭配升级 固件校验： MD5: E882151BF68666CFFC2C244F99BC938B SHA1: 6E6972A631CE98E07B88A4E6D0E961FB1AAF6D1E CRC32: 1356558A