运动

如题，摄像机内部ISP模块一般AE曝光默认的曝光时间优先，在抓拍运动物体时会出现运动模糊问题，而对于人脸抓拍机，高质量的人脸图片对于后续的人脸检测、人脸识别等功能有很重要的影响。 如图所介绍的内容是在《数码摄影实践》一书中提出的，对于运动模糊问题有指导意义。 在实际测试中，室内光线不足，按照默认曝光策略（先调整曝光时间ET，ET=40ms后画面曝光量仍不够的情况下，增大增益值，这种策略主要是为了减小噪点）曝光时间ET在35ms左右，抓拍行人，当行人距离摄像机（6mm焦距）2米左右时抓拍的行人均出现运动模糊，2米以外的行人基本不会出现运动模糊； 将ET手动调整到10ms，增大增益后，同样抓拍行人，当行人距离摄像机（6mm焦距）2米左右时抓拍的行人出现的运动模糊会有所改善，但是对于行走较快的人还是有轻微的运动模糊； 将ET手动调整到8ms，抓拍到的行人没有再出现运动模糊（基于当前测试集），8ms这个数据对应书中提到的1/125s，是一致的； 所以对于运动物体的抓拍，尽量减小曝光时间，否则会存在运动模糊，当然，对于运动模糊也是有算法可以进行处理的。 文章来源: https://blog.csdn.net/lovexiao0106/article/details/92571551

// 运动中的实体对象初始化方法 function initRunEntity(){ // 车辆默认不运行 viewer.clock.shouldAnimate = false; // 创建czml文件；得到czml数据源 var czml = getCzmlDataSource(); // 动态添加点到czml的路径中 // addPointForCzml(czml); // 加载提供的URL或CZML对象，替换任何现有数据。 var dataSourcePromise = Cesium.CzmlDataSource.load(czml); viewer.dataSources.add(dataSourcePromise); // 3、添加czml到三维球上 viewer.zoomTo(dataSourcePromise); // 位置属性 var positionProperty; // 实体对象 var vehicleEntity; viewer.dataSources.add(dataSourcePromise).then(function(dataSource) { vehicleEntity = dataSource.entities.getById('Vehicle'); positionProperty = vehicleEntity.position; //

运动控制 是 自动化 的子领域，包括以受控方式移动机器部件所涉及的系统或子系统。所涉及的主要部件通常包括 运动控制器 ，能量放大器和一个或多个 原动机 或 致动器 。运动控制可以是 开环 或 闭环 。在开环系统中，控制器通过放大器向原动机或执行器发送命令，并且不知道是否实际实现了期望的运动。典型系统包括 步进电机 或风扇控制。为了更精确地进行更严格的控制，可以在系统中添加测量装置（通常靠近末端运动）。当测量值转换为发送回控制器的信号，并且控制器补偿任何错误时，它将变为闭环系统。 通常，使用某种类型的装置来控制机器的位置或速度，例如 液压泵 ， 线性致动器 或 电动机 ，通常是 伺服机构 。运动控制是 机器人 和 数控 机床 的重要组成部分，但在这些情况下，它比使用专用机器更复杂，因为 运动学 通常更简单。后者通常被称为 通用运动控制 （GMC）。运动控制广泛用于包装，印刷，纺织， 半导体生产 和装配业。运动控制包含与物体运动相关的每种技术。它涵盖了从微型系统（如硅型微感应执行器）到微型系统（如空间平台）的每个运动系统。但是，如今，运动控制的重点是具有电动执行器（如直流/交流伺服电机）的运动系统的特殊控制技术。机器人操纵器的控制也包括在运动控制领域中，因为大多数机器人操纵器由电伺服马达驱动，关键目标是控制运动。 [1] 概述 编辑 ] 运动控制系统的基本架构包含： 用于生成设定点

1. 百度百科解释光流场 : "光流场，它是指图像中所有像素点构成的一种二维(2D)瞬时速度场，其中的二维速度矢量是景物中可见点的三维速度矢量在成像表面的投影。 所以光流不仅包含了被观察物体的运动信息，而且还包含有关景物三维结构的丰富信息" 2.运动场 下面是针孔相机模型,随着3D点在空间中运动,相应的图像点也在移动.运动场由图像中所有图像点的运动矢量组成 这样,我们回想SLAM14讲的内容:Puv=KPc 假设相机描绘的是动态场景,现在将上式对时间求导,可以得到: 这里 就是我们说的运动场,向量u取决于图像上的2d坐标和时间t. 这里 是相应的3D运动,其与运动场的关系是: 其中,M是一个2*3的矩阵. 这就代表着,对于一个特定的图像点上, 运动场 相对于 位于M的零空间中的3D运动 是不变的. 例如，在 针孔相机 的情况下， 无法在运动场中检测到所有指向焦点或从相机焦点发出的3D运动分量 . 3.运动场与光流场的关系: 运动场是理想的构造,描述了2D-3D之间的运动关系. 但实际上,只能基于对图像数据的测量来近似真实的运动场. 问题在于，在大多数情况下，每个图像点都有一个单独的运动，因此必须通过 对图像数据 的 邻域操作 来局部测量 。 结果，无法为某些类型的邻域确定正确的运动场，而是通常被称为 光流 的近似值 总之, 不能正确测量所有像点的运动场，故 光流是运动场的近似值 。

1、仿射运动补偿预测   HEVC中，运动补偿预测MCP仅采用平移运动模型。而在现实世界中，有很多种运动，比如放大/缩小、旋转、透视等不规则运动。在VTM中，采用了基于块的仿射变换运动补偿预测方法。如图所示，通过两个控制点(4参数)或三个控制点运动向量CPMV(6参数)来描述块的仿射运动场MF。   实际上Affine模式使用2组或者3组运动矢量来描述一个块的运动信息，块内每个点的运动矢量可以通过以下公式计算： 4参数： 6参数：   为了简化计算VTM中将编码块划分为4x4子块(色度块也是4x4)，分块计算每个子块的运动矢量，如下图所示。   跟平移运动帧间预测相同，affine模式也有两种模式：merge模式和AMVP模式。 2、Affine merge模式   merge模式用于宽高均大于8的块，产生长度为5的候选列表，编码时仅传输CPMV在列表中的索引。merge候选列表的构造顺序为：   1、继承自CU相邻位置的CPMVs。   2、利用旁边CU的平移MV构造CPMVs。   3、0 MVs 2.1、 继承   首先，如果CU左侧和上册都有affine模式，最多可以得到两个CPMV加入候选列表。左侧搜索顺序是下图中A0->A1，上侧搜索顺序是B0->B1->B2，只有第一个满足条件的块会加入到候选列表。 2.2、构造   用CPMVk表示第k个控制点，搜索CU周边的MV

视觉SLAM十四讲（1）——初识SLAM 初识SLAM 经典视觉SLAM框架 初识SLAM SLAM(simultaneous localization and mapping)，中文译作“ 同时定位与地图构建 ”。它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下（不需要在环境中安装传感器），于 运动过程中 建立环境的模型，同时估计自己的运动。 如果这里的传感器主要为相机，以一定的速率拍摄周围的环境，形成一个连续的视频流，那么就称为“ 视觉SLAM ”。 SLAM的目的是解决“ 定位 ”与“ 地图构建 ”这两个问题。也就是说，一边要估计传感器自身的位置，一边要建立周围环境的模型。 在什么地方？——定位（自身的状态） 周围环境是什么样？——建图（外在的环境） 单目相机——照片（三维空间的二维投影）：无法通过单张照片来计算场景中物体与我们之间的距离，因此必须移动相机改变其视角才能估计它的运动。当相机移动时，相片中的物体在图像上的运动就形成了视差。通过视差就能知道物体的远近，但这只是一个相对值，无法确定真实尺度，称为“尺度不确定性”。 双目相机——通过两个相机之间的距离（基线）来估计每个像素的空间位置。通过左右眼的差异，判断场景中物体与相机的距离。缺点是计算量大，消耗计算资源，与基线关系大（基线距离越大，能够测量到的就越远）。优点是既可以用在室内，亦可应用与室外。 深度相机—

对于新手来说，跑步是成本最低的运动之一。只要你投资一双好鞋、一点时间和一个健康的动机，这就足够了。（一双舒适的跑鞋是必须的，我见过很多同学穿着各式各样的鞋子在操场上跑步，幸好是在塑胶跑道上，否则他们的膝盖会在很短的时间里面发生病变，可能导致他们伤病和疼痛。） 你可以一生都坚持跑步，经过适当的调整，你的身体在老年的时候仍然会很健康。并且跑步是一种可以与朋友一起快乐，也可独自感受的运动。 跑步可以慢慢的提高你的锻炼耐力、降低心脏病和中分的风险，缓解压力、能够帮你控制体重、跑步是一种好的锻炼身体方式。 为跑步做好准备 三个原则——适度，一致和休息。 适度：慢慢开始，避免过度的运动。千万不要认为自己很能够跑步，其实骨骼、韧带、肌腱和肌肉并不能够适应一开始就是高强度的跑步。 一致：要坚持自己的计划，即使今天没有完成今天的任务也不要想下一次锻炼的时候弥补。这样会逐渐破坏了你的计划，最终你放弃了训练。当你保持一致的时候，你的身体会有更多的时间来适应训练的强度。并且也没有必要去弥补失去的时间。 休息：休息会给你的身体时间和能量去适应你训练量的一些变化。一旦你的身体适应了，你会变得更强壮、更有效率。计划好休息和训练后回复的时间，确保把每周的训练内容贯穿在一周的每一天中，没不要短短几天就完成。 选择一双好鞋 当你跑步的时候，每千米大概接触地面500-750次。起初，落在你脚上的重量为你体重的1.5 –

推荐一款运动步行App爱步行 1 介绍 　　爱步行，是一款倡导健步运动、绿色生活、提升散步乐趣的APP，让大众在享受运动的同时，让用户的每一步都能产生价值。爱步行以步数为基础，用户在每天的行走过程中，可以用步数兑换金币，参与相关活动和任务，在轻松有趣的过程中边运动边赚钱，每天都能快乐的收获健康和红包 [精准计步，24*7小时记录不停] 2 下载 应用宝： https://sj.qq.com/myapp/detail.htm?apkName=com.yixin.ibuxing 来源： https://www.cnblogs.com/mayingbao/p/11717699.html

帧差法 三帧差法 录频工具转gif #include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" using namespace cv; int main(int argc, char *argv[]) { VideoCapture videoCap(0); if (!videoCap.isOpened()) { return -1; } double videoFPS = videoCap.get(CV_CAP_PROP_FPS); //获取帧率 double videoPause = 1000 / videoFPS; Mat framePrePre; //上上一帧 Mat framePre; //上一帧 Mat frameNow; //当前帧 Mat frameDet; //运动物体 videoCap >> framePrePre; videoCap >> framePre; cvtColor(framePrePre, framePrePre, CV_RGB2GRAY); cvtColor(framePre, framePre, CV_RGB2GRAY); int save = 0; while (true) { videoCap >> frameNow; // if

2019.11.18 : 熬夜了，没有运动 2019.11.19 : 跑步40mins 5.24公里 13圈 仰卧起坐90个 俯卧撑20个 压腿各两遍 拉伸1次 2019.11.20 : 跑步40mins 5.20公里 13圈 仰卧起坐90个 俯卧撑20个 压腿各两遍 拉伸1次 2019.11.21: 跑步40mins 5.20公里 13圈 仰卧起坐90个 俯卧撑20个 压腿各两遍 拉伸1次 2019.11.22 : 熬夜了，没有运动 2019.11.21: 跑步40mins 5.31公里 13圈 仰卧起坐90个 俯卧撑20个 压腿各两遍 拉伸1次 来源： CSDN 作者： yang_lin_wei 链接： https://blog.csdn.net/qq_20042935/article/details/103210570