大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
虽然该灵活的制片过程主要针对XR应用，因为捕获的6自由度素材可以在给定的运动范围内，并且从任何角度查看。但与此同时，它也可以被用于传统的常规制片流程，只需要在虚拟视角下对所捕获的内容进行框选即可。
近日，Adobe 宣布推出一项名为 Enhance Details（增强细节）的照片编辑应用程序新功能，该功能使用机器学习——一个经过大量训练的卷积神经网络——为那些真正需要重视的图片提供最高的质量。增强细节功能在 Bayer 格式（佳能、尼康、索尼等）和 X-Trans 格式（富士胶片）的原始马赛克文件上都能很好地使用。
随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。
相机是机器视觉系统的核心部件，广泛应用于各个领域，如生产监控、测量任务和质量控制等。工业相机通常比常规的标准数字相机更加坚固耐用，这是因为它们必须能够应对各种复杂多变的外部影响，如应用于高温、高湿、粉尘等恶劣环境。工业相机的种类有很多，下图是常见的一些分类方式。下文将详细介绍几种常用类型的工业相机。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ 性能调优需要对整个应用程序进行检查和修改。因此，有效的性能调整需要广泛的知识，从硬件到3D渲染再到Unity机制。因此，本章总结了执行性能调优所需的基本知识
光场（LF）相机不仅会记录光线的强度，也会记录光线的方向，并且会从多个视点捕获场景。而每个视点内的信息（即空间信息）以及不同视点之间的信息（即角度信息）都有利于图像超分辨率（SR）。
阵列计算相机即将开启千亿级市场。 2017年，11月3日。 这一天也许将来会被科学界尤其是AI人工智能产业界所铭记，因为它开启了一个全新的千亿级市场；不过，似乎全世界亿万的爱美女性更应该感谢它，因为它即将带来新一轮的相机拍照技术革命。 这简直是个天大的好消息！ 江苏昆山阳澄湖费尔蒙酒店，一楼。清华大学、昆山杜克大学、中科院西安光机所、上海科技大学、昆山工业技术研究院、安科迪公司、美国Light公司、中兴集团、复星集团、中科创星、琢石投资、久有投资......学术界、产业界、投资界，全部到齐。 而第三次相机技
机器视觉 就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
沉浸感按：光场技术是目前最受追捧的下一代显示技术，谷歌、Facebook、Magic Leap等国内外大公司都在大力布局。然而目前国内对光场（Light Field）技术的中文介绍十分匮乏，曹煊博士《Mars说光场》系列文章旨在对光场技术及其应用的科普介绍。
慢特征分析 (slow feature analysis, SFA) 是使用来自时间信号的信息来学习不
在27. HDR - 高动态范围成像中，我向你介绍了把多个不同曝光程度的有限动态范围的图像融合起来，我们可以得到高动态范围的图像
屏幕适配是为了让我们的项目能够跑在各种电子设备上(手机,平板,电脑) 那么了解是适配之前首先要了解两个知识点:
按照他的遗嘱，他去世时没有葬礼，没有正式的仪式，而他的骨灰则洒在内华达山脉荒野的某个秘密地点——他只是想静静的离去。
标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
本文介绍了Surround 360开源全景拍摄和拼接软件，它通过使用17台相机同时拍摄，并利用其独特的算法将拍摄到的图片合成为一张完整的全景图。该软件具有高速处理、高精度的特点，能够生成高质量的3D全景图，使用户能够体验到身临其境的感觉。同时，该软件的源代码已经上传到GitHub上，供用户自由使用和研究。"
在亿级像素阵列相机技术面前，如何看的更清、看的更远成为了新的需求。 从古至今，为了留下回忆，人们在外出旅游期间都会做些什么，而随着时代的更迭，从字画到照片，再从照片到视频，留下纪念的方式也在发生转变。
Unity3D入门教程中文版 Unity3D基本操作、 用Unity3D创建简单漫游... 1 基本设置... 1 修改视角控制键为右键... 9 如何取消浏览窗口上的右键菜单... 10 植物效果设置... 10 水面效果的设置... 15 烘培光影贴图的处理... 16 如何制作连续加载的场景漫游... 29 用Unity3D 创建简单漫游 1. 建模中使用的图片、文件、文件夹
通过空间校正，线扫描偏振相机可以探测到双折射、应力、表面粗糙度以及常规成像无法检测到的物理特性。 光有三个基本特性：强度、波长和偏振.今天几乎所有的相机都是为单色或彩色成像而设计的。单色相机用于测量在像素级宽带光谱上的光强，而彩色或多光谱相机则用于检测红、绿、蓝和近红外波段的光强。同样，偏振照相机用于在多偏振状态下捕捉光的强度。
因为找不到一个完整的exif的key对照表，所以自己写一个吧，以下的key不是exif的全部，是iPhone自带像机拍摄的全部exif信息，方便大家万一有需求。
上一节中大概讲述了光场相机和光场的参数化表示，这一节就说一下光场相机内部是如何记录光场以及实现重聚焦的。 博主用的是Lytro Illum，所以就以Illum为例来说了，Illum的功能还是挺多的，上手使用的童靴需要相机使用手册可以上网找一下，都有的。 切入正题 首先，说一下Lytro Illum的一些基本信息：Illum的Senser一共有4000万个像素左右，得到的传感器图像（光场图像）尺寸为7728*5368，就是4148 3904个像素；Illum的微透镜阵列个数为541*434个，每一个微透镜后面
2月7日，在2022北京冬奥会短道速滑男子1000米决赛中，韩国与匈牙利选手先后被场内摄像头捕捉到犯规动作，最终中国选手任子威、李文龙包揽金银牌。
这是渲染教程系列的第14篇文章。上一章我们介绍了延迟着色，这次我们把雾效果添加到场景中。
很多刚刚接触Unity3d的童鞋花了大量的时间自学，可总是把握不好Unity3d的烘焙，刚从一个坑里爬出来，又陷入另一个新的坑，每次烘焙一个场景少则几个小时，多则几十个小时，机器总是处于假死机状态，半天看不到结果，好不容易烘焙完了，黑斑、撕裂、硬边、漏光或漏阴影等缺陷遍布，惨不忍睹，整体效果暗无层次，或者苍白无力，灯光该亮的亮不起来，该暗的暗不下去，更谈不上有什么意境，痛苦的折磨，近乎失去了信心，一个团队从建模到程序，都没什么问题，可一到烘焙这一关，就堵得心塞，怎么也搞不出好的视觉效果，作品没法及时向用户交付，小姐姐在这里分享一些自己的经验，希望能帮到受此痛苦折磨的朋友，话不多说，开工！
（温馨提示：本系列知识是循序渐进的，推荐第一次阅读的同学从第一章看起，链接在文章底部）
我们常用的电脑摄像头接口是USB接口，而常见的智能手机上的摄像头是MIPI接口，还有一部分的摄像头（比如说某些支持DVP接口的硬件）是DVP接口；通俗的讲，USB是串行通用串行总线（Universal Serial Bus）的简称，而MIPI是移动行业处理器接口（Mobile Industry Processor Interface），DVP是数字视频端口（digital video port）的简称，CSI是相机串行接口（CMOS Sensor Interface）的简称。
数字影像之父Bryce Bayer基于RGB模式，通过在感光元件前加上一个滤镜的方法终于实现了彩色照片。Bayer滤镜跨出了照片从黑白到彩色的一大步，但是对于挑剔的人眼来说，每个像素只有一个颜色是远远不够的，所以还需要后期色彩还原去猜色，最后形成一张完整的彩色照片。这一整套流程，就叫做Bayer阵列。数码相机包括手机拍摄照片的大致流程：感光元件→Bayer滤镜→色彩还原。可以看下图
作为各家厂商比拼的重点，今天手机上的摄像头已经做到了一亿像素，而摄像头感光器件也是典型的半导体芯片，本质是二极管，这类精密的结构用来做神经网络运算效果如何？最新一期《自然》杂志上的研究告诉我们：速度是传统处理方法的上千倍。
多个镜头+计算机平台，这就是第三代成像技术的“标配”。 除了网络之外，我们最离不开的，恐怕就是相机了。 无论是生活还是工作，我们都需要用相机去记录其中的精彩瞬间；生活中，发朋友圈必备的就是要拍照；商场
流水线 1.应用阶段：(CPU)输出渲染图元，粗粒度剔除等 比如完全不在相机范围内的需要剔除，文件系统的粒子系统实现就用到粗粒度剔除。 2.几何阶段：(GPU)把顶点坐标转换到屏幕空间，包含了模型空间 到世界空间 到观察空间(相机视角view) 到齐次裁剪空间(投影project2维空间，四维矩阵，通过-w<x<w判断是否在裁剪空间) 到归一化设备坐标NDC(四维矩阵通过齐次除法，齐次坐标的w除以xyz实现归一化) 到屏幕空间(通过屏幕宽高和归一化坐标计算)。 a.顶点着色器：坐标变换和逐顶点光照，将顶点空间转换到齐次裁剪空间。 b.曲面细分着色器：可选 c.几何着色器：可选 d.裁剪：通过齐次裁剪坐标的-w<x<w判断不在视野范围内的部分或者全部裁剪，归一化。 e.屏幕映射：把NDC坐标转换为屏幕坐标 3.光栅化阶段：(GPU)把几何阶段传来的数据来产生屏幕上的像素，计算每个图元覆盖了哪些像素，计算他们的颜色、 a.三角形设置：计算网格的三角形表达式 b.三角形遍历：检查每个像素是否被网格覆盖，被覆盖就生成一个片元。 c.片元着色器：对片元进行渲染操作 d.逐片元操作：模板测试，深度测试 混合等 e.屏幕图像 ------------------------------------------------------- 矩阵： M*A=A*M的转置(M是矩阵，A是向量，该公式不适合矩阵与矩阵) 坐标转换： o.pos = mul(UNITY_MATRIX_MVP, v.vertex);顶点位置模型空间到齐次空间 o.worldNormal = mul((float3x3)_Object2World,v.normal);//游戏中正常的法向量转换，转换后法向量可能不与原切线垂直，但是不影响游戏显示，而且大部分显示也是差不多的。一般用这个就行了。 o.worldNormal = mul(v.normal, (float3x3)_World2Object);顶点法向量从模型空间转换到世界空间的精确算法，公式是用_Object2World该矩阵的逆转置矩阵去转换法线。然后通过换算得到该行。 ------------------------------------------------------- API： UNITY_MATRIX_MVP 将顶点方向矢量从模型空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_MV 将顶点方向矢量从模型空间变换到观察空间 UNITY_MATRIX_V 将顶点方向矢量从世界空间变换到观察空间 UNITY_MATRIX_P 将顶点方向矢量从观察空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_VP 将顶点方向矢量从世界空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_T_MV UNITY_MATRIX_MV的转置矩阵 UNITY_MATRIX_IT_MV UNITY_MATRIX_MV的逆转置矩阵，用于将法线从模型空间转换到观察空间 _Object2World将顶点方向矢量从模型空间变换到世界空间,矩阵。 _World2Object将顶点方向矢量从世界空间变换到模型空间,矩阵。 模型空间到世界空间的矩阵简称M矩阵，世界空间到View空间的矩阵简称V矩阵，View到Project空间的矩阵简称P矩阵。 --------------------------------------------- _WorldSpaceCameraPos该摄像机在世界空间中的坐标 _ProjectionParams _ScreenParams _ZBufferParams unity_OrthoParams unity_Cameraprojection unity_CameraInvProjection unity_CameraWorldClipPlanes[6]摄像机在世界坐标下的6个裁剪面，分别是左右上下近远、 ---------------------------- 1.表面着色器 void surf (Input IN, inout SurfaceOutput o) {}表面着色器，unity特殊封装的着色器 Input IN：可以引用外部定义输入参数 inout SurfaceOutput o：输出参数 struct SurfaceOutput//普通光照 { half3 Albedo;//纹理，反射率，是漫反射的颜色值 half3 Normal;//法线坐标 half3 Emission;//自发光颜色 half Specular;//高光，镜面反射系数 half Gloss;//光泽度 half Alpha;//alpha通道 } 基于物理的光照模型：金属工作流Surfa
视觉工业检测大体分为工件尺寸测量与定位，和表面缺陷检测，及各种Logo标识的检测与识别等。
博主最近在搞光场相机方面的研究啦，好了废话不多说，开始！ 1. 一些前言废话 首先，来一下光场的基本概念，来自百度百科。光场（light field）：就是指光在每一个方向通过每一个点的光量。从概念里，你至少可以得到两点信息：1.光场包含光的方向；2.光场包含一个点的光量。 那光场相机是个什么东西，和我们平常的相机有什么区别呢？ 其实光场相机也是一个相机。。好吧有点儿啰嗦。我们知道普通的相机拍照成像，得到的离散的像素点，每一个像素都会有其像素值，那么这个像素值反应的就是光场中某一点的光量，仅此而已，我们不
首先，来一下光场的基本概念，来自百度百科。光场（light field）：就是指光在每一个方向通过每一个点的光量。从概念里，你至少可以得到两点信息：1.光场包含光的方向；2.光场包含一个点的光量。
通过CMOS图像传感器感受环境光，输出图像供我们分析，通过sensor宣传册了解一下sensor性能和情况。下图以斯特威SC8238为例。
这是关于创建自定义脚本渲染管道系列教程的第16部分。它是关于将渲染分辨率与目标缓冲区大小解耦的。
工业相机与我们手机上面的相机或者我们单反相机不同，工业相机它能够使用各种恶劣的工作环境，比如说高温，高压，高尘等。工业相机主要有面阵相机和线阵相机，线阵相机主要用于检测精度要求很高，运动速度很快的场景，而面阵相机应用更为广泛。
从F8 2017大会上，Facebook推出了两款6自由度（6DOF）X24和X6相机；到NAB Show上，谷歌牵手小蚁，发布第二代Jump相机、爱立信展示8K 360度视频，推出全虚拟化视频处理平
这是涵盖Unity的可脚本化渲染管道的教程系列的第11部分。它涵盖了后处理堆栈的创建。
参考博主@机器视觉001的博文 https://blog.csdn.net/liubing8609/article/details/78254703
沉浸式数字体验联盟（the Immersive Digital Experience Alliance, IDEA）是一个致力于开发一系列免版税技术规格的非盈利组织，IDEA将沉浸式媒体的相关内容划分为8部分，分别是：
IMU(加速度计)的测量频率高，即可以精确的测量到物体的姿态运动，对运动灵敏，同时成本低，体积小，抗干扰能力强，基本上在多传感器融合中是一个必备的传感器。
基于视觉的3D检测任务是感知自动驾驶系统的基本任务，这在许多研究人员和自动驾驶工程师中引起了极大的兴趣。然而，使用带有相机的2D传感器输入数据实现相当好的3D BEV（鸟瞰图）性能并不是一项容易的任务。本文对现有的基于视觉的3D检测方法进行了综述，聚焦于自动驾驶。论文利用Vision BEV检测方法对60多篇论文进行了详细分析，并强调了不同的分类，以详细了解常见趋势。此外还强调了文献和行业趋势如何转向基于环视图像的方法，并记下了该方法解决的特殊情况的想法。总之，基于当前技术的缺点，包括协作感知的方向，论文为未来的研究提出了3D视觉技术的想法。
2023 年1月18日，工业和信息化部、教育部等十七部门印发《“机器人+”应用行动实施方案》（以下简称《方案》）。
激光器发出的激光束经准直聚焦后垂直入射到物体表面上，表面的散射光由接收透镜成像于探测器的阵列上。光敏面于接收透镜的光轴垂直。如图：
本文将整理的面试题大致分为以下几个模块，方便针对性学习和背题！ 由于大部分常用的面试题在网上基本上已经有比较标准的答案了，所以说面试题类的文章基本上大同小异。 所以本篇文章中的部分内容也是直接从网上摘选来的 如果有不对的地方也欢迎指正(尽力不会出现这种情况)，某个模块的内容不够也欢迎在评论区指出，我去重新添加上。
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
这里要介绍的是真正的3D成像，得到物体三维的图形，是立体的图像。而不是利用人眼视觉差异的特点，错误感知到的假三维信息。
在主线程运行的同时开启另一段逻辑处理，来协助当前程序的执行，协程很像多线程，但是不是多线程，Unity的协程实在每帧结束之后去检测yield的条件是否满足。
数字图像是成像系统输出的产物，过程中可能受到各种影响，导致在相同光照、相同材质情况下拍出图像的像素值发生变化。
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