发现有人对智能家居方案感兴趣，我做了不少，但没做成这个行业，发表到这里，希望能帮助到其他人

%IMPROJ3 从图像堆栈进行 3D 投影。 % % PROJECTIONS = IMPROJ3(IMAGES) 返回一个 3D 图像数组，其中包含% 从源 3D 图像堆栈生成的投影图像。 图像必须是% 一个 3D 矩阵。 返回的 PROJECTIONS 是一个 3D 矩阵，其大小为% 由投影规定确定。 % % 使用 MatrixUser 进行 3D 图像显示和分析% http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/43780 % % 类支持% ------------- % 索引图像可以是 uint8、uint16、single、double 或 logical。 % % 版权所有 (c) 2014, 刘芳 % $版本：1.0 $ $日期：2014/03/08 $ % % 例子源 MRI 膝

三维旋转拼接matlab代码该任务的目标是实施稳健的单应性和基本矩阵估计 记录通过2D或3D投影变换分隔的图像对。 1对图像拼接 第一步是编写代码以将一对图像拼接在一起。 对于这一部分，您将继续工作 与以下一对（单击图像以下载高分辨率版本）： 1.加载两个图像，将其转换为两倍和灰度。 2.在两个图像中检测特征点。 您可以使用哈里斯拐角检测器代码harris.m 提供或您作为HW 2的一部分开发的Blob检测器。 3.提取两个图像中每个关键点周围的局部邻域，然后简单地通过以下方式形成描述符 将每个邻域中的像素值“展平”为一维向量。 试用dif- 不同的邻域大小，以查看哪种方法效果最好。 如果您使用的是拉普拉斯探测器，请使用 检测到的特征比例尺来定义邻域比例尺。 4.计算一个图像中每个描述符和另一图像中每个描述符之间的距离。 你 可以使用为快速计算欧几里得距离提供的dist2.m。 或者，进行实验 计算归一化相关性，或将所有描述符归一化后的欧几里得距离 零均值和单位标准偏差。 （可选）随时尝试使用SIFT描述符。 我们提供的脚本sift.m包含一些用于计算SIFT描述符的基本代码 圆形区域

Phantom 3D 投影信息 ,可以用来进行三维重建，实现切片信息

计算机视觉3D建模部分的三维投影技术，应用到了z-buffer消隐算法！

ENPM673：自主机器人项目的感知1 运行项目1程序的说明 档案名称：AR_Tag_Tracker.py 使用了两个数据目录：ReferenceImages和VideoDataset。 需要Python 3。 ReferenceImages包含： Lena.png ref_marker.png ref_marker_grid.png VideoDataset包含： 标记0.mp4 标记1.mp4 标记2.mp4 multipleTags.mp4 运行说明： 确保包含Lena图像（ReferenceImages）和视频（VideoDataset）的目录与python程序位于同一文件夹中。 当您运行视频时，程序将询问您要播放哪个视频。 为Tag0输入1，为Tag1输入2，为Tag2输入3，或为多个标签输入4。 视频播放完毕后，该程序将销毁所有窗口。 我们导入了以