RPCM-有理多项式相机模型 用于光学卫星图像的有理多项式相机 (RPC) 模型的 Python 实现。 , Gabriele Facciolo, Enric Meinhardt-Llopis (CMLA, ENS Cachan, Université Paris-Saclay) 2013-19 rpcm是一个 Python 库和命令行工具，用于使用 RPC 对卫星图像进行地理定位。 它的主要源代码存储库是 。 安装 从 PyPI 安装rpcm ： pip install rpcm 或者，从源安装rpcm ： git clone https://github.com/cmla/rpcm.git cd rpcm pip install -e . 用法 rpcm是一个 Python 库，可以导入到其他应用程序中。 随附了涵盖该库主要功能的Jupyter笔记本教程（TODO）。

VisionMaster算法平台SDK Demo使用说明V4.1.0 VisionMaster算法平台SDK开发指南(.NET)V4.1.0

关于自定义相机预览界面拉伸问题 1、导致主要变形的原因是Camera预览界面旋转的角度和摄像头挂载的角度不同导致的 2、我们的Activity设置的方向是竖屏，这是手机的自然方向 所以宽比高短 3、角度：所谓屏幕和摄像头的角度，指的是相对于自然方向旋转过的角度，根据旋转角度即可获知当前的方向 4、假如说：手机是竖屏的情况下， 自然角度为0，但是Camera逆时针旋转90度，那咱们设置顺时针旋转90度，就正常 。手机是横屏的情况下Camera返回为0度 ，如果设置顺时针旋转90度，就回旋转 怎么设置预览界面与实景保持一致的方法，官方给出的文档： public static void setCa

前言 笔者因为项目需要自定义相机，所以了解了一下 Android 关于 camera 这块的 API。Android SDK 21（LOLLIPOP） 开始已经弃用了之前的 Camera 类，提供了 camera2 相关 API，目前网上关于 camera2 API 介绍的资料比较少，笔者搜集网上资料，结合自己的实践，在这里做一个总结。 流程 因为 camera2 提供的接口比较多，虽然很灵活，但是也增加了使用的复杂度。首先来大致了解一下调用 camera2 的流程，方便我们理清思路。 要显示相机捕捉的画面，只需要三步：初始化相机，预览，更新预览。也就是上图中左侧的部分。要实现这三步，需要用

针对相机达不到标称的最大帧率，做的一些设置调整

自己写的安卓相机源代码。支持重力感应，前后镜头切换。人脸识别，基本拍照功能，一部分特殊效果设置。

在海康相机demo里面提到配置相机参数需要查看这个文档，但是我发现在对应的路径下找不到，还是在网上画3块钱买的，感觉无比生草，所以直接把它上传在这不需要积分随便下。

物体的三维重建是计算机视觉、虚拟现实、人工智能等领域研究的重点和难点，为了能够更好的重建物体三维表面，文中提出了一种改进的Delaunay三角剖分算法。此算法与原有的逐点插入Delaunay三角剖分算法的不同在于增加了对三角形边长的约束条件，去除了重建过程中不符合要求的三角形，使其重建效果更加真实可靠。并且基于TOF3D相机拍摄得到的目标物体单视角下的点云数据，结合KNN邻域滤波算法验证了改进的Delaunay算法的可靠性和稳定性。本论文中对单视角下物体表面重建的研究为多视角下物体完整表面3维重建的研究与实现奠定了基础。

为了提高用户对增强现实（AR）技术的满意度和服务的准确性，获取用户的准确位置很重要。 查找室外位置的常用技术是全球定位系统（GPS），室内精度较低。 因此，通过比较有关无线保真（Wi-Fi）的接入点（AP）信号的接收电平或使用蓝牙低功耗（BLE）标签来测量室内位置。 但是，Wi-Fi和蓝牙需要额外的硬件安装。 在本文中，所提出的估计用户位置的方法使用室内图像和室内坐标图，而无需额外的硬件安装。 室内图像具有从固定对象提取的几个特征点。 通过将特征点与用户图像的特征点进行匹配，我们可以通过从用户图像中获取六个或更多像素坐标并使用透视投影公式求解解决方案来获得用户在室内地图上的位置。 实验结果表明，仅使用软件即可在室内环境中更准确地获得用户位置，而无需额外安装硬件。

1.实现Balser相机的连拍、抓图功能； 2.实现相机参数的设置功能； 3.支持相机图像转换为QImage格式并显示的功能；