Kinect想必大家已经很熟悉了,最近基于Kinect的创意应用更是呈井喷状态啊!看到很多国外大牛用Kinect做三维重建,其中最著名的要数来自微软研究院的Kinect Fusion了,可以看看下面这个视频http://v.ku6.com/show/7q2Sa__pa4-rWcAVtB3Xuw...html,或者http://v.youku.com/v_show/id_XNDcxOTg3MzUy.html. 可惜Kinect Fusion是不开源的,不过PCL实现了一个差不多的开源版本,http

今天在中国七城联动,全球134场的AI BootCamp胜利落幕,广州由卢建晖老师组织,我参与分享了一个主题<ML.NET 机器学习指南和Azure Kinect .NET SDK概要>,活动虽然只有短短的2天时间的宣传,报名70人,到场40多人. 下面我和你分享一下我对ML.NET 机器学习的一些内容. 作为一个.NET开发者的你,可能很难立即进入机器学习.主要原因之一就是我们无法启动Visual Studio 使用我们所精通的.NET技术尝试这个新事物,这个领域被认为更适合该工作的编程语言

2019年的全球AI训练营在北京.上海.广州.杭州.宁波五个地方同时举办! 12月14日,微软全球AI Bootcamp活动再次驾临广州,本次会议结合 ML.NET 和基于 SciSharp 社区介绍最新的基于 .NET Core 人工智能技术,还有云端人工智能解决方案介绍! .NET Core 下的人工智能项目SciSharp(卢建晖) 卢老师为我们介绍了基于 .NET Core 的开源解决方案 SciSharp,SciSharp Suite 产品架构,TensorFlow.NET,Keras

开源软硬一体OpenCV AI Kit(OAK) OpenCV 涵盖图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,是非常有力的研究工具之一,且稳居开发者最喜爱的 AI 工具/框架榜首. 1.会不会被USA禁止啊? b. 不会, Myriad X 可以销售,性能稍低 (嵌入式芯片 4TOPS),被禁的是100+TOPS的芯片. 2.opencv开发者要花钱用吗? b. 尽可能的降低硬件售价. 比如Azure Kinect DK只有深度功能,但是要$400. 做深度.人工智能.图像处理.无损耗的缩放.物体

https://www.linkedin.com/pulse/introducing-project-kinect-azure-alex-kipman/ Hello everyone! Microsoft Build is upon us once again. It’s my favorite time of year because it’s so exciting to introduce our developer community to the newest tools that w

刚今天验收的实验,记录一下. 是比较基础的三维重建内容. 算是三维重建入门. 系统:windows 环境:visual studio 2013 语言:c++ 相关:OpenCV 2.Kinect SDK 2.0.PCL库 内容: 使用Kinect 2.0拍摄获取深度图,将彩色图与深度图配准生成点云: 然后每次拍摄得到的点云用ICP算法进行融合,形成完整点云(每次拍摄仅做微小偏移): 之后稍微对点云做了些许处理: 还添加了回档的功能: 声明: 有挺多借鉴博客与参考资料的,太多懒得写,假装忘了~ 原

此文大量使用XML,非C类的代码,看看图即可. 原文链接:Kinect for Windows SDK开发入门(五):景深数据处理 3. 对物体进行测量 像上篇文章中对深度值测量原理进行讨论的那样,像素点的X,Y位置和实际的宽度和高度并不一致.但是运用几何知识,通过他们对物体进行测量是可能的.每一个摄像机都有视场,焦距的长度和相机传感器的大小决定了视场角.Kinect中相机的水平和垂直视场角分别为57°和43°.既然我们知道了深度值,利用三角几何知识,就可以计算出物体的实际宽度.示意图如下: 图

后记: 当时能不放弃这个方向是因为这里面涉及了一种很有效的三位场景存储方式,可能给出除图元建模之外的一种三维场景描述方式.这和Flash与位图的对比一样,基于图元的flash始终抵不过基于点描述的位图格式. 总结:OpenNI已经有了一个专门的语句对标定进行了封装,我们不需要再费力去使用自己的代码了. 原文链接:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/09/27/2706417.html 系列文章,作者相当给力! 不过有一个更为强大的文章:

    Kinect for Windows SDK1.7中引入了Kinect Fusion功能.在1.8的SDK中对该功能进行了改进和强化,Kinect Fusion能够使得我们使用Kinect for Windows 传感器来进行真实场景的三维几何重建,目前已支持导出.obj及.stl等三维数据格式.Kinect Fusion技术在支持GPU加速的机器上能够对物体进行实时的三维建模.和传统的三维建模方式相比,Kinect Fusion最大的优势是快速便捷.     Kinect Fusion

春节前充值,尽享云端体验, 缤纷好礼持续进行时.即日起至2015年2月13日, 充值1000元以上即享好礼.您可以查阅WindowsAzure 官网活动页面,即刻参与活动:http://www.windowsazure.cn/pricing/pia. 年末促销 Windows Azure在线充值送微软商城硬件大礼包 目标用户: 所有Azure在线直付用户 活动时间: 2015年1月12日到2015年2月13日 促销内容: 成为Azure直线支付用户, 账号充值金额达到以下范围, 可以获得对应的微

百度百科的定义.此文引用了其他博客的一些图像,如有侵权,邮件联系删除. 申明一下,SLAM不是一个算法,而是一个工程. 在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识..而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息. 三维重建根据时间和场景的粒度不同需要引入不同的定义和工程化方法: 一.

算法原理请参考此文:  kinect fusion 3D重建基本算法  http://log.csdn.net/xiaohu50/article/details/51592503 三维重建为三维空间实体建立适合计算机表示和处理的三维数学模型,建立一个相对于真实三维世界坐标系的计算机世界坐标系中的三维映射模型. 三维重建的关键因素为尺度(点的邻域覆盖单位).相对位置(刚体物体的体元相对位置及位置映射).原点位置. 对于尺度问题,通常有两种解决方法.第一种,直接得到实体到计算机世界坐标系的绝对映射关

Kinect for Xbox: 360 不支持“近景模式” 三只眼睛 —— 红外投影机,RGB摄像头,红外深度投影头  —— 色彩影像中的每个像素分别与深度影像中的一个像素对应 四只耳朵 —— L形布局的麦克风阵列 —— 过滤背景噪声,定位声源 —— 根据麦克风阵列接听声音的时间差来判断声源方向 Moving Touch 传动马达电动机 —— 用于仰角控制 PS 1080 Soc 芯片 —— 深度图像获取能力 Xbox 360 (有效视距  1.2 ~~ 3.5)  最近距离 —— 2.26米

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11555100.html 前言:最近项目用到halcon的3d模板匹配,三维重建,相机标定,所以最近都在研究这些,现在分享一下对激光三角测量示例的个人理解. 1.Reconstruct_Connection_Rod_Calib.hdev 先看一下这个halcon示例做了些什么: 通过一道激光照射过一个零件,留下了一个个片截图,后面用于测量其深度信息. 而示例就是用光片模型的重建,对所有的con

作者朱尊杰,公众号:计算机视觉life,编辑成员 一 主要针对自动驾驶: 1.KITTI数据集: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php(RGB+Lidar+GPS+IMU) KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集.该数据集用于评测立体图像 (stereo),光流 (optical flow),视觉里程计(visual odometry),3D物体检测

KinectFusion中用到的TSDF Fusion 原po:https://blog.csdn.net/qq_31785865/article/details/78524429 最近在看关于稠密三维重建的相关算法,看到了KinectFusion,KinectFusion是微软研究院研发的基于Kinect实现的稠密三维重建项目.采用GPU加速的KinectFusion可以实时的实现稠密三维重建.流程步骤如下图所示: Depth Map Conversion:读入的深度图像转换为三维点云,计算每

一.简介 我们要做的是怎样一款游戏? 在前不久成都TGC2016展会上,我们开发了一款<火影忍者手游>的体感游戏,主要模拟手游章节<九尾袭来 >,用户化身四代,与九尾进行对决,吸引了大量玩家参与. 表面上看,这款游戏与其它体感体验无异,实际上,它一直运行于浏览器Chrome下,也就是说,我们只需要掌握前端相应技术,就可以开发基于Kinect的网页体感游戏.   二.实现原理 实现思路是什么? 使用H5开发基于Kinect的体感游戏,其实工作原理很简单,由Kinect采集到玩家及环境

微服务体系结构是一种将服务器应用程序构建为一组小型服务的方法,每个服务都按自己的进程运行,并通过 HTTP 和 WebSocket 等协议相互通信.每个微服务都在特定的界定上下文(每服务)中实现特定的端到端域和业务功能,并且必须由自动机制进行自主开发和独立部署.最后,每个服务都应该拥有自己的相关域数据模型和域逻辑,并能使用不同的数据存储技术(SQL 和非 SQL),对每个微服务使用不同的编程语言. 为什么要使用微服务? 一言以蔽之,就是因为灵活性.从长远来看,微服务能够将应用程序设计为基于许多可

微软Azure 经典模式下创建内部负载均衡(ILB) 使用之前一定要注意自己的Azure的模式,老版的为cloud service模式,新版为ARM模式(资源组模式) 本文适用于cloud service模式 一个cloud service只能有一个ILB 创建ILB的基本思路 创建一个ILB实例,作为各进入流量的流入段 添加虚拟机的终结点作为流量的接入端 设置谁发送流量到ILB的IP地址 设置谁发送流量在某些情况下可以不设置 创建步骤 步骤一.创建ILB实例 $svc="<Cloud S

本文为官网摘录总结