从 PCO 相机导入黑白 *.b16 文件的简单功能。 文件字节结构取自 PCO 用户手册。

Android自定义相机,切换前后摄像头,照相机拍照

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

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CIL-SLAM 1、工程简介 cil-slam是相机-惯性测量单元-雷达紧耦合slam系统的简称，也是我硕士毕业的课题，目前为止完成度不高，要抓紧时间了！总体思想：参考lio-sam以因子图作为后端，添加imu预积分约束（同时高频imu测量辅助点云进行畸变去除和姿态预测）、雷达里程计约束、视觉里程计约束（3D-2D的匹配）。 2、视觉部分 以激光雷达帧构成的局部地图补全视觉特征的深度，视觉部分采用点特征以及线特征，前端特征提取与跟踪已经完成。代码上对vins-mono的光流跟踪节点以及Pl-vio的线特征跟踪节点进行了重构，采用ROS与功能类分离的设计，同时也提升了代码的可读性。 光流跟踪效果： 线特征匹配效果： 3、参考资源 感谢以下大佬的文章以及开源代码，没有他们的杰出工作，我们去哪搬砖呀： ，Tixiao Shan小哥真的是年轻有为！

在双目立体相机中，利用图像处理计算场景深度信息是一项关键技术。通过研究立体视觉图像匹配原理，提出一种基于FPGA的立体图像实时匹配算法的实现方法。该算法以 Census变换为基础借助于像素在邻域中灰度相对值的排序进行相似度比较，来实现区域立体匹配；在左右一致性约束下采用多窗口相关匹配方法改善深度不连续图像的匹配质量，提高匹配准确度。利用FPGA流水线和并行处理技术实现了双目立体相机的实时图像匹配。结果表明，该图像匹配结构具有较高的吞吐率和处理速度，可以工作在97.3 MHz频率下实现1024×1024灰度

matlab入门100例中，案例47基于双目相机拍摄图像的三维重建matlab仿真的双目相机参数和工具箱。

张正友标定方法流程 1.打印一张标定板，然后附加到一个平坦的表面上。 2.通过移动相机或者平面拍摄标定板各种角度的图片。 3.检测图片中的特征点 4.计算5个内部参数和所有的外部参数 5.通过最小二乘法先行求解径向畸变系数。 6.通过求最小参数值，优化所有的参数 1

相机标定所使用到的棋盘格PDF，可直接打印使用。

android获取系统相册图片，或者调用系统相机拍照获取图片，拍照所得图片可以进行剪裁。该代码适合学习也适合直接拿来使用