开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

四个SR300上的RealSenso无红外图像和破碎的深度图像

四个SR300上的RealSense无红外图像和破碎的深度图像是指使用Intel RealSense SR300深度相机时出现的问题。SR300是一款结构光深度相机，可以用于进行三维感知和人机交互。

在正常情况下，SR300相机应该能够提供红外图像和深度图像。红外图像可以用于识别物体的纹理和形状，而深度图像可以提供物体的距离信息。然而，如果出现无红外图像和破碎的深度图像，可能是由于以下原因：

硬件故障：相机本身可能存在硬件问题，导致无法正常捕获红外图像和深度图像。这种情况下，建议联系相机厂商进行维修或更换。
驱动程序问题：相机的驱动程序可能需要更新或重新安装。可以尝试卸载并重新安装相机驱动程序，或者前往Intel官方网站下载最新的驱动程序。
软件配置问题：相机的软件配置可能存在问题，导致无法正确获取红外图像和深度图像。可以尝试检查相机的配置文件或设置，确保其正确配置。
光照条件：SR300相机对光照条件比较敏感，如果环境光线过强或过弱，可能会导致无法正常获取红外图像和深度图像。在使用相机时，应尽量保持适当的光照条件。

总结起来，如果出现四个SR300上的RealSense无红外图像和破碎的深度图像的问题，可以尝试更新驱动程序、检查软件配置、调整光照条件等方法来解决。如果问题仍然存在，建议联系相机厂商进行进一步的技术支持。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云人工智能平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发平台：https://cloud.tencent.com/product/mobility
腾讯云存储服务：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙服务：https://cloud.tencent.com/product/vr

相关搜索:未在烧瓶破碎的图像上渲染图像-图片保存在静态/图像中建立无图像的MatLab深度神经网络深度学习图像上的文字识别深度学习中大图像和稀疏图像的预处理如何检测图像上像素的相对深度？图像和视频的RGB深度数据集父对象上的Vue深度嵌套对象访问图像显示在文本和其他图像上的css图像 UWP中的Kinect深度和IR图像(移除颜色)图像和按钮上的悬停效果图像上所需的文本和按钮如何在odroid-XU4上显示来自Kinect的RGB和深度图像？使用Python和Flask更新web上的图像如何比较图像上的颜色和裁剪差异？如何在原始图像和去噪图像的基础上获得噪声？chrome:具有填充和背景的图像上的边框半径如何用HTML和Javascript实现无按钮背景图像的改变在过载的StrokeCollection上保存/加载InkCanvas和图像 fiori launchpad和me区域上的用户图像显示 iPhone和其他移动设备上的PNG图像崩溃

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【深度相机系列六】深度相机哪家强？附详细参数对比清单

本文的深度相机制造商涉及：Microsoft、Intel、Leap Motion、Orbbec、图漾、Occipital Structure、Stereolabs 、DUO。文末附深度相机详细对比清单。

02

深度相机-介绍

双目立体成像：zspace的桌面一体机， intel的RealSense主动双目系列，未来立体的桌面一体机。

01

深度相机种类_深度相机原理

本文的深度相机制造商涉及：Microsoft、Intel、Leap Motion、Orbbec、图漾、Occipital Structure、Stereolabs 、DUO。文末附深度相机详细对比清单。

02

RGBD相机模型与图片处理

灰度是描述灰度图像内容的最直接的视觉特征。它指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图像也称灰度图像。灰度图像矩阵元素的取值通常为[0,255]，因此其数据类型一般为8位无符号整数，这就是人们通常所说的256级灰度。灰度图：一个像素的灰度可以用8 位整数记录，也就是一个0~255的值。深度图

01

视觉显著性目标检测综述（一）

作为视觉注意力机制在目标分割任务上的延拓，并作为计算机视觉任务中非常重要的预处理步骤之一，显著性目标检测在立体匹配、图像理解、动作识别、视频检测和分割、语义分割、医学图像分割、目标跟踪、行人重识别、伪装目标检测以及图像检索等领域中发挥着非常重要的作用，如图1所示。由此可见，显著性目标检测有着广泛的应用价值和重要的研究意义。

03

深度相机+激光雷达实现SLAM建图与导航

随着机器视觉，自动驾驶等颠覆性的技术逐步发展，采用3D相机进行物体识别，行为识别，场景建模的相关应用越来越多，可以说深度相机就是终端和机器人的眼睛，那么什么是深度相机呢，跟之前的普通相机（2D）想比较，又有哪些差别？深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，这也是与普通摄像头最大的区别。

00

深度相机原理揭秘--结构光（iPhone X 齐刘海原理）

------------------------------------------------------------------

01

【深度相机系列四】深度相机原理揭秘--结构光（iPhone X 齐刘海原理）

金融级别的人脸识别支付？

昨天IFAA联盟发布“本地人脸识别安全解决方案”，用来实现金融级别现金支付的技术，“像iPhone X那样去人脸支付吧！安卓终于再一次追平了苹果”，并总结出“攻克了几乎是行业性的四大难题”：

02

三维重建技术综述

来源丨https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/91897736

01

北大联手腾讯提出LanguageBind | 更直接的多模态对齐框架，刷新多个榜单！

北大联手腾讯提出LanguageBind | 更直接的多模态对齐框架，刷新多个榜单！

02

BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集（CVPR2019）

本文解读的论文为发表于CVPR 2019的 "Schops, Thomas, Torsten Sattler, and Marc Pollefeys. Bad slam: Bundle adjusted direct rgb-d slam. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2019."

01

EF-Net一种适用于双流SOD的有效检测模型（Pattern Recognition）

显著目标检测(SOD)在计算机视觉领域得到了广泛的关注。但面临低质量的深度图，现有模型的检测结果都不是很理想。为了解决这一问题，该文提出了一种新型多模态增强融合网络(EF-Net)，用于有效的RGB-D显性检测。具体来说，首先仅仅利用RGB图像提示映射模块来预测提示映射，编码突出对象的粗略信息。然后利用得到的提示图经过深度增强模块来增强深度图，从而抑制噪声并锐化对象边界。最后，该文构造了分层聚合模块，用于融合增强后的深度图与RGB图像中提取的特征，以精确地检测突出对象。该文提出的EFNet利用增强和融合框架进行显着性检测，充分利用了RGB图像和深度图中的信息，有效地解决了深度图的低质量问题，显著提高了显着性检测性能。在五个广泛使用的基准数据集上的广泛实验表明，该方法在五个关键评价指标方面优于12种最先进的RGB-D显着性检测方法。

01

EF-Net一种适用于双流SOD的有效检测模型（Pattern Recognition）

显著目标检测(SOD)在计算机视觉领域得到了广泛的关注。但面临低质量的深度图，现有模型的检测结果都不是很理想。为了解决这一问题，该文提出了一种新型多模态增强融合网络(EF-Net)，用于有效的RGB-D显性检测。具体来说，首先仅仅利用RGB图像提示映射模块来预测提示映射，编码突出对象的粗略信息。然后利用得到的提示图经过深度增强模块来增强深度图，从而抑制噪声并锐化对象边界。最后，该文构造了分层聚合模块，用于融合增强后的深度图与RGB图像中提取的特征，以精确地检测突出对象。该文提出的EFNet利用增强和融合框架进行显着性检测，充分利用了RGB图像和深度图中的信息，有效地解决了深度图的低质量问题，显著提高了显着性检测性能。在五个广泛使用的基准数据集上的广泛实验表明，该方法在五个关键评价指标方面优于12种最先进的RGB-D显着性检测方法。

02

BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集（CVPR2019）

论文解读：BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集（CVPR2019）

02

深度相机(TOF)的工作原理

TOF（Time of flight）直译为“飞行时间”。其测距原理是通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标物距离。这种技术跟3D激光传感器原理基本类似，只不过3D激光传感器是逐点扫描，而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度（距离）信息。

01

三种主流深度相机介绍

深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，这也是与普通摄像头最大的区别。

02

分割一切深度图！港科技、南洋理工等开源「SAD」：根据几何信息分割图像

---- 新智元报道编辑：LRS 【新智元导读】SAD是第一个使用SAM直接利用渲染后的深度图提取几何信息的模型。本月初，Meta推出的一款可以「分割一切」的模型Segment Anything Model (SAM) 已经引起了广泛的关注。今天，我们向大家介绍一款名为「Segment Any RGBD（SAD）」的机器学习模型。与以往所有使用SAM的工具的不同之处在于，SAD读入的图片可以是经过渲染之后的深度图，让SAM直接根据几何信息来分割图像。该项目是由Visual Intell

02

【深度相机系列八】深度相机：想说爱你不容易

通过前面一系列的文章，我们已经了解了深度相机的原理及其广泛的应用。看起来深度相机貌似是一种完美产物。可是稍微有点哲学思维的读者都知道，世界上不存在绝对完美的物体，万物都有两面性，而这两个方面是既对立又统一的。

02

移动机器人的几种视觉算法

谈到移动机器人，大家第一印象可能是服务机器人，实际上无人驾驶汽车、可自主飞行的无人机等等都属于移动机器人范畴。它们能和人一样能够在特定的环境下自由行走/飞行，都依赖于各自的定位导航、路径规划以及避障等功能，而视觉算法则是实现这些功能关键技术。

04

奥比中光相机的深度图像数据（TUM数据集）

1. rgb.txt 和 depth.txt 记录了各文件的采集时间和对应的文件名。

03

【ARM攒机指南——AI篇】5大千万级设备市场技术拆解

作者：重走此间路编辑：闻菲【新智元导读】单做算法无法挣钱，越来越多的公司都开始将核心算法芯片化争取更多市场和更大利益，一时间涌现出AI芯片无数。与CPU，GPU这样的通用芯片不同，终端AI芯片往往针对具体应用，能耗规格也千差万别。本文立足技术分析趋势，总结深度学习最有可能落地的5大主流终端市场——个人终端（手机，平板），监控，家庭，机器人和无人机，汽车，以及这些终端市场AI芯片的现状及未来。小标题以及着重部分是新智元转载时编辑增加，点击“阅读原文”了解更多。近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷，各种x

06

超越imagebind, 北大&腾讯提出LanguageBind, 打造多模态15边型战士！

作者 | ai4happiness 相关链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/660567767

01

用于实时 3D 重建的深度和法线的高速同测量

物体的 3D 形状测量有许多应用领域，如机器人，3D接口、存档和复制等，而 3D 扫描仪已经商用。尽管如此，现存大多数 3D 形状测量系统捕获多个子帧，来测量单个深度图或单个点云，帧速率仅为 30 fps。这种方法在测量动态对象时，系统可能会因子帧之间的模糊或位移而导致噪声和误差。因此，需要单帧高速测量方法来处理移动或变形的目标，例如传送带上的产品、手势和非刚体。另一方面，在仅具有单帧的基于三角测量的方法中，测量的 3D 点云将是稀疏的，因为它难以获得密集的对应关系。而在使用飞行时间 (ToF)相机的情况下，由于散粒噪声，单帧深度的精度也相对较低。因此，为了实现对动态物体的密集、准确和高速的 3D 形状测量，不仅需要简单地在单帧中加速过程，还需要用别的方式提升测量精度和效率。

03

nuscenes再创新高！EA-LSS：高效优化LSS方案，即插即用~

大家好，很开心能够受邀来到自动驾驶之心分享我们最近针对多模态BEV 3D目标检测的改进方案——EA-LSS。下面将会给大家详细介绍EA-LSS的设计思路与实验。

02

介绍几篇图像融合相关的论文

这篇文章的目标是利用一张单目图像和一张稀疏的深度图进行深度补全，文中采用一种多尺度融合的方式来学习两种不同数据的关联性，并引入稀疏卷积操作来增强稀疏深度图中特征的鲁棒性。网络结构如下：

02

人脸识别中的活体检测算法综述

判断捕捉到的人脸是真实人脸，还是伪造的人脸攻击（如：彩色纸张打印人脸图，电子设备屏幕中的人脸数字图像以及面具等）

02

深度学习时代下的RGB-D显著性目标检测研究进展

摘要：受人类的视觉注意力机制启发，显著性目标检测任务旨在定位给定场景中最吸引人注意的目标或区域。近年来，随着深度相机的发展和普及，深度图像已经被成功应用于各类计算机视觉任务，这也为显著性目标检测技术提供了新思路。通过引入深度图像，不仅能使计算机更加全面地模拟人类视觉系统，而且深度图像所提供的结构、位置等补充信息也可以为低对比度、复杂背景等困难场景的检测提供新的解决方案。鉴于深度学习时代下RGB-D显著目标检测任务发展迅速，旨在从该任务关键问题的解决方案出发，对现有相关研究成果进行归纳、总结和梳理，并在常用RGB-D SOD数据集上进行不同方法的定量分析和定性比较。最后，对该领域面临的挑战及未来的发展趋势进行总结与展望。

04

不用绿幕也能做特效，谷歌「LED蛋」让你告别五毛特效，光线、影子都能调

「灯光」在影视作品、游戏和虚拟环境中的作用至关重要——有时候它是决定一个场景表演质量的关键，这个很容易理解。比如某些古装剧的某些场景会让人非常出戏，除了演员的演技太差之外，很有可能是因为光效不太自然，盯着电视机屏幕时，你甚至能想象出来演员头顶的摄影棚。

04

多模态PCANet：一种高精度、低复杂度的鲁棒3D活体检测方案

当下正值新冠肺炎（COVID-19）肆虐全球之际，戴口罩成为了全民阻断病毒传播的最佳方式。然而在人脸部分遮挡或恶劣光照条件下，用户人脸识别或人脸认证的合法访问常常提示活体检测失败，甚至根本检测不到人脸。这是由于目前基于RGB等2D空间的主流活体检测方案未考虑光照、遮挡等干扰因素对于检测的影响，而且存在计算量大的缺点。而数迹智能团队研发的3D SmartToF活体检测方案则可以有效解决此问题。那么什么是活体检测？什么又是3D活体检测？以及怎么实现恶劣环境（如人脸遮挡、恶劣光照等）与人脸多姿态变化（如侧脸、表情等）应用场景下的活体检测呢？本文将会围绕这些问题，介绍数迹智能的最新成果——基于ToF的3D活体检测算法。

02

暴击专家模型！Meta最新多模态大模型ImageBind已开源

---- 新智元报道编辑：桃子拉燕【新智元导读】Meta简直杀疯了！多模态「千脑智能」ImageBind来了，能够像人的感官一样，从多种维度理解世界。前段时间，带着开源LLaMA杀疯的Meta，让谷歌都后背发凉。今天，Meta又丢下了重量级炸弹：拥有「多种感官」的多模态AI模型ImageBind，能够将文本、音频、视觉、热量（红外），还有IMU数据，嵌入到一个向量空间中。这么说吧，ImageBind就像「千脑智能」一样，能够调动6种不同的感知区域进行联动交流。再直观点，能够听声音

02

真实场景的双目立体匹配（Stereo Matching）获取深度图详解

双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛，由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离，可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。　　之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较：http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html 。以及利用视差图合成新视点： http://www.cnblogs.com/riddick/p/

05

Ouster将相机与激光雷达融合，并更新了开源驱动程序

当Ouster三年前开始开发OS-1时，相机的深度学习研究超过了激光雷达研究。激光雷达数据具有令人难以置信的好处，丰富的空间信息和照明无法识别也能感应，但它缺乏原始分辨率和相机图像的高效阵列结构，并且3D点云仍然更难以在神经网络或硬件过程中编码加速。

01

TPAMI 2022 | 不同数据模态的人类动作识别综述，涵盖500篇文章精华

机器之心专栏作者：侯文轩本文对最近被 TPAMI 接收的一篇综述文章 Human Action Recognition from Various Data Modalities: A Review（基于不同数据模态的人类动作识别综述）进行解读。原综述文章地址：https:arxiv.org/pdf/2012.11866.pdf 1 概述人类动作识别（Human Action Recognition, HAR）旨在理解人类的行为，并为每个行为分配一个标签。多种不同的数据形态都可以用来表示人类的动作和

03

TPAMI 2022 | 不同数据模态的人类动作识别综述，涵盖500篇文章精华

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权本文对最近被 TPAMI 接收的一篇综述文章 Human Action Recognition from Various Data Modalities: A Review（基于不同数据模态的人类动作识别综述）进行解读。原综述文章地址：https:arxiv.org/pdf/2012.11866.pdf 1 概述人类动作识别（Human Action Recognition, HAR）旨在理解人类的行为，并为每个行为分配一个标签。多

03

RGBD深度相机_rgbd相机是什么

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

02

AAAI 2024 | 深度引导的快速鲁棒点云融合的稀疏 NeRF

具有稀疏输入视图的新视角合成方法对于AR/VR和自动驾驶等实际应用非常重要。大量该领域的工作已经将深度信息集成到用于稀疏输入合成的NeRF中，利用深度先验协助几何和空间理解。然而，大多数现有的工作往往忽略了深度图的不准确性，或者只进行了粗糙处理，限制了合成效果。此外，现有的深度感知NeRF很少使用深度信息来创建更快的NeRF，总体时间效率较低。为了应对上述问题，引入了一种针对稀疏输入视图量身定制的深度引导鲁棒快速点云融合NeRF。这是点云融合与NeRF体积渲染的首次集成。具体来说，受TensoRF的启发，将辐射场视为一个的特征体素网格，由一系列向量和矩阵来描述，这些向量和矩阵沿着各自的坐标轴分别表示场景外观和几何结构。特征网格可以自然地被视为4D张量，其中其三个模式对应于网格的XYZ轴，第四个模式表示特征通道维度。利用稀疏输入RGB-D图像和相机参数，我们将每个输入视图的2D像素映射到3D空间，以生成每个视图的点云。随后，将深度值转换为密度，并利用两组不同的矩阵和向量将深度和颜色信息编码到体素网格中。可以从特征中解码体积密度和视图相关颜色，从而促进体积辐射场渲染。聚合来自每个输入视图的点云，以组合整个场景的融合点云。每个体素通过参考这个融合的点云来确定其在场景中的密度和外观。

01

OpenARK：惊艳的增强现实、虚实交互开源库

ISMAR （The IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality）为增强现实领域顶级学术会议，在刚刚结束的2019会议上，来自UC Berkeley 的OpenARK开发团队给出了一个tutorial，介绍了这款强大的增强现实开源库。

01

基于深度学习的RGBD深度图补全算法文章鉴赏

【GiantPandaCV导语】本文针对3维视觉中的深度图补全问题，介绍了一下近年基于深度学习的RGB-D深度图补全算法进展。深度图的质量对3维视觉至关重要，深度图的优劣极大地影响了后续的3d识别等工作，但目前较多研究聚焦于自动驾驶领域的Lidar深度图的补全，而对RGB-D相机涉猎较少，故本文介绍几篇基于consumer RGB-D cameras深度图补全的深度学习方法，以此来看看近期该领域的发展现状。

02

ICCV2023 SOTA 长短距离循环更新网络--LRRU介绍

本文介绍了一种名为长短距离循环更新（LRRU）网络的轻量级深度网络框架，用于深度补全。深度补全是指从稀疏的距离测量估计密集的深度图的过程。现有的深度学习方法使用参数众多的大型网络进行深度补全，导致计算复杂度高，限制了实际应用的可能性。相比之下，本文提出的LRRU网络首先利用学习到的空间变体核将稀疏输入填充以获得初始深度图，然后通过迭代更新过程灵活地更新深度图。迭代更新过程是内容自适应的，可以从RGB图像和待更新的深度图中学习到核权重。初始深度图提供了粗糙但完整的场景深度信息，有助于减轻直接从稀疏数据回归密集深度的负担。实验证明，LRRU网络在减少计算复杂度的同时实现了最先进的性能，更适用于深度补全任务。

05

多视图立体匹配论文分享CasMVSNet

论文题目：Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereo and Stereo Matching

01

TPAMI 2024｜DeepM2CDL：基于层级式多尺度卷积字典的多模态图像修复与融合网络

本文为粉丝投稿，原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/701844704。

01

多视图立体匹配论文分享CasMVSNet

论文题目：Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereo and Stereo Matching

01

LiLO：基于深度图滤波的轻量且低偏差的激光雷达里程计方法

文章：LiLO: Lightweight and low-bias LiDAR Odometry method based on spherical range image filtering

01

AI优化ISP，Hi3516DV500全新上市，取代Hi3516DV300多媒体SoC平台

概述：该芯片最高支持2路sensor输入，支持最高5M@30fps的ISP图像处理能力，支持2F WDR、多级降噪、六轴防抖、多光谱融合等多种传统图像增强和处理算法，支持通过AI算法对输入图像进行实时降躁等处理，为用户提供了卓越的图像处理能力。支持热红外、结构光和ToF sensor的接入和处理。

01

RGB2LIDAR：多模态融合的大范围场景的视觉定位(ACM-MM2020 )

多模态融合视觉定位方法，2020的ACM-MM,主要的创新点就是提出了一个融合LIDAR和IMAGE这两个模态，进行视觉定位，将定位任务转换为检索任务，总结来说，最大的意义在于提出了这个框架，并且证明了多模态融合视觉定位的有效性，但是框架里的很多细节都很粗糙，比如说不同信息的组合在文章中是十分简单的，也就是说有很大的提升空间。

03

OmniSLAM：多鱼眼相机的SLAM系统

文章：OmniSLAM: Omnidirectional Localization and Dense Mapping for Wide-baseline Multi-camera Systems

01

SNE-RoadSeg：一种基于表面法向量提取的道路可行驶区域分割方法

本文解读的是论文《SNE-RoadSeg: Incorporating Surface Normal Information into Semantic Segmentation for Accurate Freespace Detection》，论文作者来自加州大学圣地亚哥分校和香港科技大学机器人学院。该论文解读首发于“AI算法修炼营”。

01

OmniSLAM：多鱼眼相机的SLAM系统

文章：OmniSLAM: Omnidirectional Localization and Dense Mapping for Wide-baseline Multi-camera Systems

05

叉车机器人托盘定位技术：近期进展回顾

论文链接：https://crgjournals.com/robotics-and-mechanical-engineering/articles/pallet-localization-techniques-of-forklift-robot-a-review-of-recent-progress

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭