11月到12月,使用新出的ARkit开发了一个AR游戏,梳理下开发过程的经验,整理成文。 计划是一个系列,入门篇主要是收集的资料整合。
Apple在WWDC17上宣布了一个名为ARKit的新iOS框架。它是一个“允许您轻松为iPhone和iPad创建无与伦比的增强现实体验”的框架。该框架随iOS 11一起发布(目前处于测试阶段),并且仅由Apple的A9或A10芯片驱动的iOS设备支持。这意味着它不适用于iPhone 5S或iPad Mini等旧设备。此外,您无法在模拟器中使用它,因此您必须使用最新的测试版更新您的iPhone / iPad(iOS 11 SDK仅适用于Xcode 9)。
一个增强现实(AR)描述了用户体验,从设备的摄像头的方式,使这些元素似乎居住在现实世界中添加2D或3D元素到实时取景。ARKit结合了设备运动跟踪,摄像机场景捕捉,高级场景处理和显示便利性,简化了构建AR体验的任务。您可以使用这些技术使用iOS设备的后置摄像头或前置摄像头创建多种AR体验。
演示代码 ARKit和CoreLocation:第一部分 ARKit和CoreLocation:第二部分 ARKit和CoreLocation:第三部分
今年7月Apple推出了AR工具ARKit,着实闪着了大家的眼睛。从目前的评测可以知道 ARKit已经非常成熟,完全可以进行商用了。
写在前面 其实准备ARKit已经很久了,确切地说当WWDC开始介绍时就开始了。其后参加了苹果的ARKit workShop,加上自己有点事,所以文章一直没发出来,现在再发一篇上手文章,也没什么意义。
这篇第一篇文章将使用ARKit创建一个非常简单的hello world AR应用程序。最后,我们将能够在增强的世界中定位3D立方体,并使用我们的iOS设备移动它。
在我们的第一个hello world ARKit应用程序中,我们设置了我们的项目并渲染了一个虚拟3D立方体,可以在现实世界中渲染并在您移动时进行跟踪。
Integrate iOS device camera and motion features to produce augmented reality experiences in your app or game
简介 Unity 图形用户界面(unity Graphical User Interface) Unity4.6版本之后引入的界面显示系统 Unity公司自己研发的一套界面显示系统 UGUI和OnGUI、NGUI的区别 uGUI的Canavas有世界坐标和屏幕坐标 uGUI的Image可以使用material UGUI通过Mask来裁剪,而NGUI通过Panel的Clip NGUI的渲染前后顺序是通过Widget的Depth,而UGUI渲染顺序根据Hierarchy的顺序,越下面渲染在顶层。 UGUI不需要
在自动驾驶中,卷积神经网络是用于各种感知任务的必备工具。尽管CNN擅长从摄像机图像(或视频剪辑形式的序列)中提取信息,但我们毕竟不断遇到各种不适合卷积神经网络的元数据。
这次推荐的是ios上的文章,无奈ios上的东西没接触过,权且当做开拓视野了。老规矩,原文如下:
传新iPhone将配备深度感知前置摄像头 近日英国《卫报》透露,新一代iPhone将配备前置深度感知摄像头。也就是说,自拍摄像头可能会拥有AR滤镜功能,前后组合的摄像头可以给下一代iPhone提供无缝
粮食生产需求的增加导致了农业任务所需劳动力的增加。在这一背景下,农业机器人成为满足不断增长的劳动力需求的关键。然而,农业技术绩效的不确定性已成为新技术采用者的主要关注点。
通过在越狱环境下修改SpringBoard.app,实现了一个iOS桌面的无限屏模式!
现在我们已经完成了正确运行ARKit项目的所有基本设置,我们希望我们的设备能够坐在水平表面上。这是飞机检测。在本节中,我们将学习如何激活平面检测。我们将熟悉锚点以及如何使用它们将对象放置在锚点上。此外,我们将能够在现实生活中看到我们发现的飞机锚。从现在开始,我们将更多地投入到代码中。
文章:GVINS: Tightly Coupled GNSS-Visual-Inertial Fusion for Smooth and Consistent State Estimation
上面图中是打砖块游戏的主要 3D 节点元素,Shawn这两天在学习 Unity 与 Creator3D 感受到制作 3D 游戏与 2D 游戏最大的不同是 3D 游戏是在模拟一个真实世界,下面我打砖块游戏场景中的主要 3D 节点做个简要说明。
现在已经拥有了自己的项目,并且因为不喜欢使用故事板,所以应用程序以编程方式完成,这意味着没有按钮或开关切换,只需要纯粹的代码。
我们知道,如今的移动端设备分辨率五花八门,而开发过程中往往只取一种分辨率作为设计参考,例如采用1920*1080分辨率作为参考分辨率。
此示例应用程序运行ARKit世界跟踪会话,其内容显示在SceneKit视图中。为了演示平面检测,应用程序只需放置一个SCNPlane对象来可视化每个检测到ARPlaneAnchor对象。
随着计算机技术和光电技术的发展,机器视觉技术应运而生。在图像处理技术领域中,有一种采用 CCD摄像机作为图像传感器采集数据的非接触式测量方法,这种方法具有精度高、速度快、成本低等诸多优点,在三维测量方面具有广泛的应用前景。双目测距技术运用两个摄像头对同一场景进行拍摄,从而产生图像视差,然后通过该视差建立物体距离测量模型,从而实现景物距离的实时计算。
激光雷达技术、以及立体视觉通常用于3D定位和场景理解研究中,那么单个摄像头是否也可以用于3D定位和场景理解中吗?所以我们首先必须了解相机如何将3D场景转换为2D图像的基本知识,当我们认为相机坐标系中的物体场景是相机原点位置(0,0,0)以及在相机的坐标系的X、Y、Z轴时,摄像机将3D物体场景转换成由下面的图描述的方式的2D图像。
摄像机架设的目的,用于后台图像视频处理和分析,图像的不规则和大小不一,造成后台分析系统的准确率降低,分析模型需要针对每个摄像机进行重建,造成大量的人工浪费。这样的图像变换,在法律上很难作为有效的证据来证明前一个摄像机内某个蓝色衣服的人和后一台摄像机中蓝色衣服的人是同一个人。因为图像变换后,就可能造成错误出现。
在本文中,我们将在场景中插入更逼真的虚拟内容。我们可以通过使用称为基于物理的渲染(PBR)的技术使用更详细的模型来实现这一点,并且还可以更准确地表示场景中的光照。
本文主要介绍了ARKit框架,包括其开发环境、实现原理、API以及使用场景。ARKit框架是苹果在WWDC2017上推出的,可以用于构建增强现实应用。本文从ARKit的介绍、工作原理、API介绍、使用场景以及一个3D虚拟物体的例子等方面进行了详细阐述。
摄像机应该如何选型? 数据中心视频监控如何做到“无死角覆盖”? 面对未来对视频进行结构化分析的需求,以及从事后被动响应转向事前主动发现的趋势,我们应该如何提前在视频监控建设阶段就做好布局? 本文将从设备选型与布局、组网架构与资源计算两个方面,为您揭晓“腾讯是如何编织数据中心视频监控网络”的。 备注:即使GB50314-2015《智能建筑设计标准》,GB50348-2018《安全防范工程技术标准》,以及GB 50395-2007《视频安防监控系统工程设计规范》给出了一定的指导。但在实际执行时,仍然面临摄像
双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。
3D坐标系是3D游戏开发与VR开发中的基础概念。一般而言3D坐标系都是使用的 笛卡尔坐标系来描述物体的坐标信息,笛卡尔坐标系:分为左手坐标系与右手坐标系
光学镜头一般称为摄像镜头或摄影镜头,简称镜头,其功能就是光学成像。镜头是机器视觉系统中的重要组件,对成像质量有着关键性的作用,它对成像质量的几个最主要指标都有影响,包括:分辨率、对比度、景深及各种像差。镜头不仅种类繁多,而且质量差异也非常大,但一般用户在进行系统设计时往往对镜头的选择重视不够,导致不能得到理想的图像,甚至导致系统开发失败。
鱼眼摄像机即是搭配了鱼眼镜头的摄像机,鱼眼镜头是一种超广角的特殊镜头,其构造仿照鱼类眼睛成像,是可以独立实现大范围无死角监控的摄像机。我们知道鱼类眼睛与人眼构造类似,但是其水晶体为圆球形,人眼为扁圆形,鱼类虽然只能看到较近处的物体,但是却拥有了更广阔的视角,其视角甚至可达180°;具备同样特性的鱼眼摄像机通过吸顶安装,可视范围可达到360°,可监控大范围场景中的所有物体,所以也被称为全景摄像机。
在安防监控领域,选择适合的摄像机类型对于实现有效的监控和安全管理至关重要。而在众多摄像机类型中,球型摄像机、子弹型摄像机、炮塔型摄像机和鱼眼摄像机是常见的选项。本文将详细介绍这四种摄像机类型的特点、适用场景和优缺点,以帮助读者在购买摄像机时做出明智的选择。
长按屏幕,拖动瞄准,放手发射。风向、重力和距离影响最终结果!越靠近中心得分越高!最高分10分!
照相机是玩家观察世界的装置,屏幕空间点按像素定义,屏幕的左下为(0,0);右上是(pixelwidth,pixelHeight),z位置在照相机的世界单位中。
球型摄像机,也称为球机摄像机,是一种外形呈球形的摄像机。它具有全向旋转和俯仰功能,可在水平和垂直方向上进行灵活的调整和转动。球型摄像机通常具有较小的尺寸,且外形较为隐蔽。
我们的手机屏幕是一个2D的平面,所以也没办法直接显示3D的信息,因此我们看到的所有3D效果都是3D在2D平面的投影而已,而本文中的Camera主要作用就是这个,将3D信息转换为2D平面上的投影,实际上这个类更像是一个操作Matrix的工具类,使用Camera和Matrix可以在不使用OpenGL的情况下制作出简单的3D效果。
一般的摄像机都是DC12V1A供电,对于带红外补光灯的摄像机,需要做出一定的电流冗余量,选择DC12V2A电源,以防止切换到红外模式时摄像机供电不足。
前两天在Cocos官方公众号上学习了「大掌教」的Cocos Creator 2.x Camera教程,总算是对摄像机组件有了一个初步的认识,乘热打铁Shawn用Camera摄像机练习了一个飞机大战游戏,目前主要实现3个功能:
一、关于摄像机 1、根据工作原理可分为数字摄像机和模拟摄像机,数字摄像机是通过双绞线传输压缩的数字视频信号,模拟摄像机是通过同轴电缆传输模拟信号。数字摄像机与模拟摄像机的区别出来传输方式之外还有清晰度,数字摄像机像素可达到百万高清效果。 2、根据摄像机外观可分为枪机,半球,球机等。枪机多用于户外,对防水防尘等级要求较高;半球多用于室内,一般镜头较小,可视范围广;球机主要功能可以360度无死角监控。
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到目前为止,你一定听说过关于增强现实的这个相当新的概念。这项技术并不新鲜,您已经在电影中看到它或在电子游戏中体验过它。我的意思是,如果不是免费的话,一般人群现在可以以最低成本轻松获得它。尽管ARKit仅在2017年于2017年发布,但它很快受到欢迎,其可能性无穷无尽。一些人声称这是“下一次大转变”或“改变游戏规则”。
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/
本文介绍了从相机内外参数的标定、立体匹配、多视几何、投影映射、体渲染等多个方面,系统地讲解了移动设备GPU上基于光线的3D渲染从输入到输出的整个过程。同时,通过实例介绍了在移动端GPU上实现这些算法的具体实现方式和优化策略,包括Vulkan、Metal、OpenGL ES、WebGL等多种平台上的实现。本文旨在帮助读者了解3D渲染技术的基本原理,以及在移动端GPU上实现这些算法的具体实现方式和优化策略,包括Vulkan、Metal、OpenGL ES、WebGL等多种平台上的实现。
hello,今天来抽出时间给大家更新一发,之前有好多同学和我反馈说特别想要一个收藏贴可以分享如何制作摄像机追随目标,经过大家一而再再而三的催促,今天来给大家分享一下如何实现这个功能。
首先我们都知道的是,监控工程摄像机多了的情况需要级联。那么几个点位安装在一根杆上要级联吗?多个摄像头要串联?室外监控摄像机要传输400米远?这些都是困扰新手的问题。
因为航拍视角和地面视角之间有很大的差异,所以跨视角地理定位一直是一个难题。本文提出了一种新方法,可以利用地理参考图像进行定位,而不需要外部设备或昂贵的设备。现有的研究使用各种技术来缩小域间的差距,例如对航拍图像进行极坐标变换或在不同视角之间进行合成。然而,这些方法通常需要360°的视野,限制了它们的实际应用。我们提出了BEV-CV,这是一种具有两个关键创新的方法。首先,我们将地面级图像转换为语义鸟瞰图,然后匹配嵌入,使其可以直接与航拍分割表示进行比较。其次,我们在该领域首次引入了标准化温度缩放的交叉熵损失,实现了比标准三元组损失更快的收敛。BEV-CV在两个公开数据集上实现了最先进的召回精度,70°裁剪的特征提取Top-1率提高了300%以上,Top-1%率提高了约150%,对于方向感知应用,我们实现了70°裁剪的Top-1精度提高了35%。
视频监控系统供电非常重要,我们就来看下安防监控系统的供电模式,主要包括三种供电模式:
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