关于RealSense的基础使用的博文用的库有点混杂,挺多博文都是早期maneger的那个库,对那个不是很了解,主要记录一下使用最新的函数库的基础使用. 相机型号:RealSense R435 使用函数库:librealsense2/rs.hpp #include <librealsense2/rs.hpp> 命名空间:rs2 using namespace rs2; 首先是检查设备并打印设备信息,从context里面查找device. context ctx; auto devicelist

本文参考下文,做一点个人使用补充. http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52662143 转自: http://blog.csdn.net/dfdfdsfdfdfdf/article/details/49990835 Intel RealSense(实感技术)概览 前段时间CES的报道满天飞,网上逛了几圈,感觉料最猛的还数Intel:老树开新花,推出14nm的第五代酷睿处理器:在智能可穿戴设备及物联网上雄起:RealSense实

http://www.voidcn.com/blog/lg1259156776/article/p-6302915.html 1.1 TOF初探 TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离.这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息.TOF相机与普通机器视觉成像过程也有类似

上一篇文章<从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数?>以小白和师兄的对话展开,受到了很多读者的好评.本文继续采用对话的方式来学习一下相机成像模型,这个是SLAM中极其重要的内容,必须得掌握哦~ 小白:师兄,上次听你讲了李群李代数,有种“听君一席话胜读十年书”的赶脚~后来看书感觉容易理解多了呢!师兄:是吗?那太好啦,给你讲的过程也加深了我的理解呢小白:那师兄今天要不要继续加深理解一下相机成像模型 的部分呢?师兄:额..好啊(感觉被套路了,不过想想上次小白师妹请客吃了烧烤呢)小白:讲完

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

作为3D世界里最重要的窗口,摄像机的应用就显得很重要,毕竟在屏幕上看到的一切都得用摄像机矩阵变换得来的嘛.论坛上看到了一篇帖子讲非天空盒的背景做法,让我想起其实很多界面合成画面可以用摄像机之间的交互来实现(避开用GUI,效率问题我没尝试过,但是貌似用深度相机比gui好?以后试验下). 首先说下深度相机,就是用2个或者2个以上的相机,设置好参数后自动到屏幕视觉合成的效果,应用上两个方面:1,背景图 2,用户界面. 步骤:1.建立第二个相机,设置 Clear Flags 属性为 Depth Only

一.双眼成像原理 二.3D电影成像原理 模拟人眼.用2个摄像机拍摄,模拟人的左眼和右眼 播放的时候2个投影仪分别同时播放左右摄像机拍摄到内容,观众带上3D眼镜,左眼只能看到左摄像机的内容(过滤右摄像机的内容),右眼只能看到右摄像机的内容(过滤左摄像机的内容),这样就产生了3D立体效果. 三.Cardboard成像原理.Cardboard是Google盒子,手机插上就可以看VR内容 不同的视角宽度效果,上图是实际裸眼看到的画面,下图是人眼通过Cardboard所看到的画面: 四.HMD成像原理.H

ROS与深度相机入门教程-在ROS使用kinect v1摄像头 说明: 介绍在ros安装和使用kinect v1摄像头 介绍freenect包 安装驱动 deb安装 $ sudo apt-get install ros-indigo-freenect-* $ rospack profile 源码安装 $ cd ~/catkin_ws/src $ git clone https://github.com/ros-drivers/freenect_stack.git $ cd ~/catkin_ws

最近在微信群内,很多群友在群友的推荐下,购买了Astra pro的深度相机,价格地道,物超所值!群友反馈积极,所以这里出一波简单的教程.   以下内容知识抛砖引玉,主要讲解windows下和Ubuntu上的测试用例.   (1)Astra Pro 参数   该深度相机是乐视与奥比中光合作的体感相机,对标微软Kinect,可用于三维重建,SLAM学习,也可以作为免驱UVC摄像头体感摄像头使用

深入浅出深度学习:原理剖析与python实践 目录: 第1 部分 概要 1 1 绪论 2 1.1 人工智能.机器学习与深度学习的关系 3 1.1.1 人工智能——机器推理 4 1.1.2 机器学习——数据驱动的科学 5 1.1.3 深度学习——大脑的仿真 8 1.2 深度学习的发展历程 8 1.3 深度学习技术概述 10 1.3.1 从低层到高层的特征抽象 11 1.3.2 让网络变得更深 13 1.3.3 自动特征提取 14 1.4 深度学习框架 15 2 Theano 基础 19 2.1 符

高可用架构」的各位老铁们,你们好!你是否还记得上个月发布的文章中,有两篇深入讲解Redis的文章,分别是和,广大粉丝读者们对这两篇文章整体评价颇高.而我就是这两篇文章的原创作者「老钱」(钱文品),我是来自掌阅的服务端技术专家. 上周我用了蹩脚的英语向Redis作者antirez就「跳跃列表」的算法问题向他提了一个优化建议,这个优化可以显著提升zadd指令的操作性能,避免非必要的计算浪费. 几天后,antirez向我表达了感谢,作为小学生的我感到非常激动,他告诉我这个小建议在某些应用场合下足以将z

1.Realsense SDK 2.0 Ubuntu 16.04 安装指导网址 https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/master/doc/distribution_linux.md#installing-the-packages 2.Realsense官网 https://software.intel.com/zh-cn 3.Realsense D415/D435 SDK示例程序 https://github.com/Intel

这是我在公众号(高级前端进阶)看到的文章,现在做笔记 https://github.com/yygmind/blog/issues/24 new 运算符创建一个用户定义的对象类型的实例或具有构造函数的内置对象的实例. ——(来自于MDN) 举个例子: function Car(color) { this.color = color; } Car.prototype.start = function() { console.log(this.color + " car start");

1 神经传递的原理 人类的神经元传递及其作用: 这里有几个关键概念: 树突 - 接受信息 轴突 - 输出信息 突触 - 传递信息 将其延伸到神经元中,示意图如下: 将上图整理成数学公式,则有 y = activation function( x1*w1 + x2*w2 + x3*w3 + b ) 相应说明: x - 输入值,仿真输入神经元,上图中有:x1.x2.x3 w - 权重值,仿真输入神经元轴突,传送信息,上图中有:w1.w2.w3 b - 偏差值,仿真接受神经元树突,代表接受神经元容易被

本文由官方文档翻译而来 总览 目的 OpenNI 2.0 API(应用程序编程接口)提供了访问PrimerSense的兼容深度传感器.这就使得一个应用程序能够初始化传感器和从设备接收深度(depth),彩图(RGB)和红外(IR)视频流,还提供了一个统一的接口给传感器和通过深度传感器创建.oni记录文件. OpenNI也提供了第三方中间件开发者可以相互使用深度传感器的统一接口.应用程序还能用第三方中间件(如NITE2),也可以使用直接由OpenNI提供的基础的深度和视频数据. 高级API一览 获

目录为1.如何使用Kinect Studio录制手势剪辑:2.如何使用Visual Gesture Builder创建手势项目:3.如何在我的C#程序中使用手势:4.关于录制.剪辑手势过程中的注意事项 1.使用KInect Studio录制手势剪辑 1.1打开Kinect Studio这款程序,当你安装完成Kinect SDK 2.0后它的快捷方式会出现在你的开始菜单中. 该软件是主要的功能是监视.录制.回放,我们使用它的录制功能录制手势原文件.软件的具体使用方法我们就不说了,在这里我们会详细说

1.Realsense SDK 2.0 Ubuntu 16.04 安装指导网址https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/master/doc/distribution_linux.md#installing-the-packages 2.Realsense SDK 2.0 Win10 安装程序网址https://github.com/IntelRealSense/librealsense/releases/tag/v2.11.0 3.

这是我在公众号(高级前端进阶)看到的文章,现在做笔记  https://github.com/yygmind/blog/issues/23 bind() bind() 方法会创建一个新函数,当这个新函数被调用时,它的 this 值是传递给 bind() 的第一个参数,传入bind方法的第二个以及以后的参数加上绑定函数运行时本身的参数按照顺序作为原函数的参数来调用原函数.bind返回的绑定函数也能使用 new 操作符创建对象:这种行为就像把原函数当成构造器,提供的 this 值被忽略,同时调用时的

如今,深度学习是国际上非常活跃.非常多产的研究领域,它被广泛应用于计算机视觉.图像分析.语音识别和自然语言处理等诸多领域.在多个领域上,深度神经网络已大幅超越了已有算法的性能. 本书是深度学习领域的一本力作.它对深度神经网络尤其是卷积神经网络进行介绍,且注重深度学习的实际应用.而且,本书还对深度学习研发现状进行总结和阐述,包括对Google和Facebook的研究与总结. 本书通过示例的方式详解深度学习的具体应用,包括手写数字识别,物体识别,及以人为中心的计算(包括人脸识别.人脸表情识别.年龄估

首先看一下教程: http://wiki.ros.org/openni_launch/Tutorials/BagRecordingPlayback 知道了rosbag如何进行使用记录深度数据 但是按照以上教程记录下来的bag file还是很大 于是看了别人写的launch file 摘抄自spencer_people_tracking <!-- Launch file for playing bagfiles recorded with the SPENCER robot platform --