相机

这里只介绍opencv3.4 中Epnp算法的头文件，具体内容可以参考论文《EPnP: An Accurate O(n) Solution to the PnP Problem》+opencv3.4 源代码。 源代码+参考文论+部分ppt已经传到csdn。 #ifndef epnp_h #define epnp_h #include "precomp.hpp" #include "opencv2/core/core_c.h" namespace cv { class epnp { public: /* max 注释 * 函数功能：ePnP算法的初始化构造函数，ePnP求解最少需要4对点，而且是相机内参已知 * * 参数： * [in] cameraMatrix 相机内参 * [in] opoints 参考点在世界坐标系中的点，至少4个点-------float or double * [in] ipoints 参考点在相机图像上的投影点坐标，至少4个点-------float or double * 返回值： * */ epnp(const cv::Mat& cameraMatrix, const cv::Mat& opoints, const cv::Mat& ipoints); ~epnp(); // 此函数没有实现---没有使用 void add_correspondence

Adobe Camera Raw 10 for Mac中文破解版下载地址 点击打开链接 Adobe Camera Raw 10 for Mac中文破解版正式上线，目前Adobe Camera Raw 10.4最新版本已经更新，小编第一时间为大家带来其破解版本，同时提供中文语言界面，更加方便各位小白用户进行操作。camera raw 10 mac 破解版作为一款强大的RAW处理工具，一直深受用户的欢迎，此次更新更是加入了许多新功能，各位需要的朋友快来下载试用吧！ camera raw 10 mac 破解版破解方法 1、camera raw 10 mac 破解版软件包下载完成后，双击安装【CameraRaw_10_4.pkg】，如图： 2、Adobe Camera Raw 10 for Mac安装器将引导你完成所需步骤，点击“继续”，如图： 3、camera raw 10 mac中文版将占用您电脑的906MB 空间，点击继续“安装”，如图： 4、输入你的Mac电脑密码，然后点击“安装软件”，没有设置的朋友跳过此步骤。 5、Adobe Camera Raw 10 for Mac中文版正在安装，请耐心等待一会。 6、“Adobe Camera Raw 10 for Ma0”安装成功点击“关闭”，如图： 7、然后在ps的增效工具中可以找到安装好的Camera Raw。 Adobe

转自：https://blog.csdn.net/DP323/article/details/80178965 线阵相机顾名思义就是取像是成线性的。 它的传感器是成线型的。 而线阵相机分辨率只体现在横向，比如2048像素的线阵相机就是说横向有2048个像元，纵向大多数为1。（RGB相机和TDI相机除外） 关于线阵相机的传感器 70年代大多数使用的是MOS，而从70年代末CCD开始迅速发展，一直到现在也是主流，CMOS大概是在80年代中期开始出现的，但是随着技术的发展CCD的取像速度要低于CMOS，而且直到2010年以前CMOS的传感器价格要高于CCD，从2010年以后几家主要的相机制造商都已经大力开发CMOS的相机了，并且也得到了不少的实际应用。 线阵相机的几个重要参数: resolution: 像素数， 传感器上有多少个像元。 MAX DATA RATE（应该叫相机时钟吧）： 意思是相机每秒可以采取最大的数据量 Linerate 行频： 意思是每秒钟相机最大可以采取多少行影像 还有就是像元的大小和镜头的尺寸。一般ccd的像元大小最小为5um，再小好像做不出来，而且感光度也差，cmos的像元可以比ccd小近一倍。 相机的选择十分重要，直接关系到整体设备的成本，像素多就要采用大的镜头，数据量大就要采用传输率大的数据线，还需要图像处理卡，数据量大对运算要求也高，对计算机的要求也高。

环境：Ubuntu16.04+ROS Kinetic 一、kinect v1简介 二、环境配置 sudo apt-get install ros-kinetic-openni-* ros-kinetic-freenect-* rospack profile 运行命令 roslaunch freenect_launch freenect.launch 相关topic （1）RGB图像：/camera/rgb/image_color （2）深度图像：/camera/depth/image （3）点云数据（无整合RGB）: /camera/depth/points 三、相机标定 。 安装功能包 rosdep install camera_calibration 运行命令 rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.108 image:=/camera/image_raw camera:=/camera size 11x8： 注意是字母x，是棋盘内部角点个数 square 0.108：为米单位的正方形边长 image：订阅的图像 camera：发布到设置参数的服务器 标定结果 （1）红外相机 （2）RGB相机 四、坐标修正 坐标修正包含两部分内容： （1）第一部分是修正相机获取数据不完整导致的误差

1.本质矩阵 用两个相机在不同位置拍摄同一物体，两张照片中的景物有重叠部分，那么理论上这两张照片会存在一定的对应关系，本节任务是探索如何描述他们之间的对应关系--对极几何，属于立体视觉的部分。关于相机成像模型等部分这里不多介绍，默认理解这部分知识。 首先来看几个基本概念 图中的概念有： 极点e： 分别是左边相机中心在右图像平面上的像，右相机中心在左像平面上的像。 极平面： 两个相机中心和空间中某店p形成的平面。 极线l： 极平面分别和两个像平面的交线。 对极几何则是描述这几个量之间的对应关系。直观讲，从左图的角度看，如果不知道p点的深度信息，射线op是这个点可能出现的空间位置，因为该射线上的点都会投影到同一个像素点，同时，如果不知道p点的具体位置，那么当在右图的位置看时，极线 l' 就是点p可能出现的位置，即在这条线上的某个地方。如下图所示 回顾向量的知识 两个正交的向量的内积为0。假设左图到右图的位姿关系由R和t表示，那么由基本的刚体变换可以得到 另外 已知三向量 x, t 和 x' 共面，则 t 和 x 做外积得到一个垂直该平面的向量，因此上式为零没有问题，接下来 简单的代入即可。然后，向量的外积可以写成矩阵相乘的形式，即将其中一个向量写成反对称矩阵，如下图 那么将之前的t和x的外积也写成矩阵的形式可得 其中的矩阵E就是本质矩阵，最后一个式子为对极约束，形式非常简洁

相机选型时出现的参数的含义 1) 像元尺寸（ Pixel size ） 像元尺寸指芯片像元阵列上每个像元的实际物理尺寸，通常的尺寸包括14um,10um, 9um , 7um , 6.45um ,3.75um 等。像元尺寸从某种程度上反映了芯片的对光的响应能力， 像元尺寸越大，能够接收到的光子数量越多 ，在同样的光照条件和曝光时间内产生的电荷数量越多。对于弱光成像而言，像元尺寸是 芯片灵敏度的一种表征 。 2) 图像传感器格式（ Optical format ） 参考： https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%99%E6%BA%96%E9%8F%A1%E9%A0%AD 图像传感器对角线长度为摄像管直径(即，传感器类型，如 1/3" ）的 2/3 3) 活动成像区域的大小（ active imager size ） 为了计算摄像机的视角，应该使用 传感器的活动区域的大小 。传感器的活动区域意味着传感器的区域，在该区域上，在给定的摄像机模式下形成图像。活动区域可以小于图像传感器，并且活动区域可以在同一相机的不同操作模式下有所不同。 有效面积大小取决于传感器的纵横比和摄像机输出图像的纵横比 。活动区域大小可以取决于相机给定模式下的像素数目。有效面积大小和透镜焦距决定了视角。 M12镜头参数计算 参考： https://blog.csdn.net

param define cv2.VideoCapture.get(0) 视频文件的当前位置（播放）以毫秒为单位 cv2.VideoCapture.get(1) 基于以0开始的被捕获或解码的帧索引 cv2.VideoCapture.get(2) 视频文件的相对位置（播放）：0=电影开始，1=影片的结尾。 cv2.VideoCapture.get(3) 在视频流的帧的宽度 cv2.VideoCapture.get(4) 在视频流的帧的高度 cv2.VideoCapture.get(5) 帧速率 cv2.VideoCapture.get(6) 编解码的4字-字符代码 cv2.VideoCapture.get(7) 视频文件中的帧数 cv2.VideoCapture.get(8) 返回对象的格式 cv2.VideoCapture.get(9) 返回后端特定的值，该值指示当前捕获模式 cv2.VideoCapture.get(10) 图像的亮度(仅适用于照相机) cv2.VideoCapture.get(11) 图像的对比度(仅适用于照相机) cv2.VideoCapture.get(12) 图像的饱和度(仅适用于照相机) cv2.VideoCapture.get(13) 色调图像(仅适用于照相机) cv2.VideoCapture.get(14) 图像增益(仅适用于照相机)

以上为应该正常显示的，但是经过大恒相机拍摄，却显示如下 这是因为大恒官网的事例程序中，使用StretchDIBits绘图的，在这里将BITMAPINFO里面的高设置为负。 在GXBitmap.cpp中 文章来源: 大恒相机显示bmp图像倒立

CameraCharacteristics.Key Public methods CameraConstrainedHighSpeedCaptureSession Public methods CameraDevice Public methods CameraDevice.StateCallback Public methods CameraManager Public methods CameraManager.AvailabilityCallback Public methods CameraManager.TorchCallback Public methods CameraMetadata CaptureFailure Public methods CaptureRequest Fields Public methods CaptureRequest.Builder Public methods CameraCharacteristics.Key Public methods Return Name Description boolean equals(Object o) 某个对象是否与这个相等 String getName() 返回camelCase形式名字 int hashCode() 返回对象的哈希编码值 String toString()

随着这几年手机摄像的不断进步，不是专业人士出门挎台相机的几乎见不到了。那么，这是不是说手机的拍照功能可以媲美单反相机了呢? 小编微博上看到这样一条问答：“有人说华为P20媲美万元级别的单反，这是真的吗?”不少网友或大咖都给了自己的明确观点! 其实，小编的观点也大致和博友们的观点相同，毕竟不是同一种东西，所以不能把手机跟单反简单作比较。说在再严重一点，手机的拍照能力可能永远也没办法跟单反比。 在光学技术未得到实质性突破的前提下，底大一级压死人还是一条铁律，毕竟物理上的鸿沟是无法逾越的。如果手机真想要比肩单反，那就得做得跟单反一样大。只能存在荣耀宣传的“拍照像单反”，手机可以通过提高像素、增加长焦镜头和改进算法的手段，拍出类似于单反的效果，实现以前手机不可能实现的无损变焦、人像虚化、长曝夜景等功能。但是，如果要严格比较照片质量，单反对于手机仍然是碾压般的存在。 华为P20 pro的拍照能力在手机中是最好的，但单反对手机就是降维打击了。不跟单反相比较，即使是索尼黑卡这样的1英寸底卡片机，其CMOS面积也是华为P20 pro的2.5倍。 问题是，CMOS尺寸的增大跟照片质量的提高并不是呈简单的线性相关关系，这有点类似于经济学中的边际报酬递减规律。由于人眼的感官能力限制，在日常应用场景下，比如发朋友圈，我们很难分辨一张照片是来自于华为P20 pro还是佳能5D4，这就足够了。