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在摄影测量和机器视觉领域，为了提高测量精度，必须对相机进行畸变校正。根据三维空间中的直线投影到图像平面也是直线的原理，提出了一种基于直线特征的摄像机非线性畸变校正方法。实验表明：随着直线条数的增加，当直线在CCD 上的分布均匀后，解得的非线性畸变参数稳定、正确。此方法既不需要成本较高的标定板，也不需要摄像机的外参数，仅需利用照片上若干直线，即可求得摄像机的畸变参数，进而对图像进行畸变校正，校正效果显著，具有一定的实用价值。

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基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0