pi-photobooth Raspberry Pi驱动的照相亭 这项工作的灵感来自项目。 目标 用Raspberry Pi控制DSLR（在我的情况下为佳能Rebel T3i）。 Pi将触发相机拍摄照片，然后将其上传到服务器上，该服务器将显示它们并可供下载。 设置 如果它是作为照相亭运行的，可能是在某个场所，那么您将不需要沉入或携带键盘和监视器来打开脚本。 在这种情况下，您需要让Photobooth在pi启动时自动在后台启动。 为此，请在exit 0行之前编辑/etc/rc.local和以下内容： /home/user/path/to/photobooth/start.sh & 将照片同步到运行节点应用程序的服务器 我使用rsync + cron来完成此任务。 运行crontab -e ，然后添加以下行： rsync -az --ignore-existing /home/pi/co

国产IK相机的开发Sdk，可实现相机的外触发采图等功能

进行相机标定的工具箱，有需要的朋友可以下载下来使用，效果不错的

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通过鼠标和键盘操作，来控制WPF的三维视图中的相机旋转视角，拉近和拉远相机视角。

对应机型D800。使用USB线连接电脑，即可修改系统语言，修改快门次数，及调整机身跑焦问题。 userKey在txt文件中。 建议使用win7系统，连接USB2.0接口。若使用win10系统，需要修改软件兼容性（属性-兼容性-以兼容模式运行-windows7） 压缩包包含其他型号（如D60，D80，D90，D700，D3000，D3100，D5000，D5100，D7000）

目标跟踪和碰撞时间估计 这是Udacity传感器融合纳米度的第二个项目。 我融合了来自KITTI数据集的相机和LiDAR测量值，以检测，跟踪3D空间中的物体并估算碰撞时间。 首先，我用YOLOv3处理图像以检测和分类对象。 下图显示了结果。 基于YOLOv3发现的边界框，我开发了一种通过关键点对应关系随时间跟踪3D对象的方法。 接下来，我使用了两种不同的方法来计算碰撞时间（TTC），分别是基于LiDAR和基于相机的TTC。 环境的结构由主要讲师Andreas Haja构建。 基于LiDAR的TTC 我通过使用齐次坐标将前车的3D LiDAR点投影到2D图像平面中。 投影如下图所示。接下来，我将3D LiDAR点分布到相应的边界框。 最后，我根据不同帧的对应边界框中最接近的3D LiDAR点计算了TTC。 基于摄像头的TTC 我使用检测器/描述符的各种组合来找到每个图像中的关键点，并在

1. 摄像头坐标系转换原理畸变校正原理； 3. 利用opencv完成相机标定，求出相机内参与畸变系数，完成图像校正； 4.根据位姿估计计算相机旋转矩阵和平移向量； 5.求解实际坐标定位位置并给出结论； opencv + C++

整理的一些相机和镜头的选型原则以及一些相机、镜头的基础知识、项目的打光光源选型。包括计算的整个过程。

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