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Android旋转相机拍摄的照片

前两天在做一个图片选择器的需求，其中的拍照部分要求调用系统相机拍照后允许用户逆时针旋转图片。...270度的却只旋转了180度，每个方向的旋转都少了90度。...根据Wiki提供的参考链接可以得知三种非常规朝向和对应的值，如下图： [orient_flag2.gif] Orientation这个属性值可以理解为拍照的相机顺时针旋装的角度，对一加手机上的照片文件通过如下的方式获取这个字段的值...找到原因后，解决办法也非常简单了：在旋转之前先旋转一定的角度摆正照片，再追加需要旋转的角度。例如在我的一加手机上，当需要旋转180度时，实际需要旋转的角度就是90+180=270度。...使用上述方法之后，得到的图片果然符合预期了，看来Glide以及系统相册应用等都能正确处理照片EXIF中的朝向信息，而Bitmap类从文件读取图片的时候则直接丢弃了这些信息，原样读取了照片。

1.3K20

识别自动驾驶的深度

重建过程通过使用姿势网络从源帧（帧+1或帧-1）计算转换矩阵开始。这意味着正在使用有关旋转和平移的信息来计算从源帧到目标帧的映射。...然后，使用从深度网络预测的目标图像的深度图和从姿势网络转换的矩阵，将其投影到具有固有矩阵K的摄像机中，以获取重建的目标图像。...此过程需要先将深度图转换为3D点云，然后再使用相机内在函数将3D位置转换为2D点。所得的点用作采样网格，以从目标图像进行双线性插值。...使用二进制掩码从静态图像（帧-1，帧0和帧+1）中删除这些可能移动的对象 被掩盖的图像被发送到自我运动网络，并输出帧-1和0与帧0和+1之间的转换矩阵。 ?...损失是图像中对象的输出深度图与通过使用相机的焦距，基于对象类别的先验高度和图像中分割后的对象的实际高度计算出的近似深度图之间的差，两者均按目标图片的平均深度进行缩放： ?

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    IROS2020 | 鲁棒全景视觉惯性导航系统ROVINS

    实验结果表明，所提出的Rovins算法的性能明显优于纯视觉算法。 II. 贡献 本文通过捕获运动速度快、光照变化大、拥挤度大的极具挑战性的测试序列，对所提出的Rovins算法的性能进行了评估。...假设相机内部参数和IMU-相机的外部参数被校准和给定，并且所有相机与IMU数据同步地捕捉图像，与摄像机时间同步。首先，将原始鱼眼图像变形为混合投影图像，并使用中点预积分传播来自IMU数据的运动。...然后，在混合投影图像中进行特征检测和IMU辅助的视内特征跟踪。将来自IMU的传播旋转输入到IMU辅助特征跟踪器，用于预测当前帧中的特征位置。随后是视点间立体特征匹配，以找出相机之间的特征对应。...最初，原始图像被投影到混合投影图像中，用于特征提取、跟踪和匹配。利用混合投影图像可以最大限度地减少失真，最大限度地实现跨视图的特征匹配和跟踪。这些最初的步骤是特征跟踪从发现到消失的必要步骤。...此外，从混合投影图像中提取ORB特征，作为视图内跟踪和视图间匹配的输入。同时，IMU测量值使用预积分方法进行传播。预积分计算前一帧图像的相对位姿变化及其在位姿协方差矩阵中的不确定性。

    2.2K10

    Unity精华☀️一、从旋转到万向锁之：Unity的旋转

    旋转的正方向如何？ 旋转的顺序如何？ 下面开始一一解答。 不同位置的旋转轴 1️⃣ 检视面板 Transform 的旋转数值 对于这一个情况，其显示的旋转轴既不是世界坐标轴，也不是本地坐标轴。...我们对这个没有父物体的GameObject进行了X、Y旋转了45度，如果再对这个物体的Z进行旋转， 那么就相当于这个物体的父物体是一个（45，45，0）旋转角度的物体，这个物体是（0,0,0）旋转的物体...这就是所谓的静态欧拉角和动态欧拉角。 所谓静态欧拉角，就是其旋转轴使用的是静止不动的参考系。 动态欧拉角，使用的是物体本身作为参考系，因而参考系会随着刚体的旋转而旋转。...Unity同样了，不同的旋转顺序，物体最后的朝向是不同的。 那么一个(0,0,0)的物体，旋转（90,90,0）度，朝向是怎样的呢？Unity是先旋转哪个轴，再旋转哪个轴呢？...明确的指定出旋转顺序。这个顺序有一个专门的术语，称为顺规。 Unity的顺归是：Z-X-Y 即先旋转Z轴，再旋转X轴，最后旋转Y轴。

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    基于图优化的多相机手眼标定框架

    有各种各样的方法可以解决这个问题，其中许多基于全局优化，以最小化特定数量，例如几何量（如平移和旋转误差）或视觉误差（如重新投影误差）。然而，很少有人利用图优化结构。 图2. 眼在手外标定设置。...图3显示了基于图的基中之眼标定的结构。使用[8]中的符号表示：圆圈表示需要估计的状态变量，而六边形表示固定参数，如和1..，分别表示相机矩阵和棋盘格的角点在它们的参考坐标系中的表示。...结果显示，我们提出的方法在平移和旋转误差方面在强扰动条件下也能取得良好的结果，证明它与其他方法相比更为稳健。...与传统解决方案相比，实现的姿态图优化在几何误差方面（即平移和旋转）的精度更高。...、定位和建图的框架 动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位 非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正 快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计 基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集

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    偏振成像的基本原理和特点

    第四个通道是一个未经滤波的阵列，它捕获的总强度相当于一幅传统图像，而有源阵列之间的间隙减少了空间串扰。 图1.偏振相机原理图是传感器结构。...图3显示了由偏振相机捕获的塑料标尺的彩色编码偏振图像，其中RGB分别代表0°(s-偏振)、90°(p-偏振)和135°偏振状态。还比较了由未滤波信道捕获的常规图像。...旋转偏振片和补偿器的角度，以获得最佳的性能。由Teledyne Dalsa提供。 偏振器将光源转换为线偏振光。当线性偏振光从物体反射出来时，反射光一般会变成椭圆偏振光。...通过旋转偏振片和补偿器的角度，可以获得到达摄像机的线偏振光。它的结构类似于椭圆仪。不同的是，相机不是使用旋转分析仪，而是同时捕获不同的偏振态，具有横向空间分辨率。光是线状光源，而不是点光源。...当非偏振光在布鲁斯特角下入射，相机安装在镜面角度时，p通道捕获暗信号，而s通道仍然从反射中捕获正常信号。如果完全的p偏振光是在布鲁斯特角下入射的，安装在同一角度上的照相机会捕捉到一个黑暗的背景。

    4.2K20

    机器视觉对制造业的重要性

    智能相机、图像处理和软件都是视觉系统的一部分，因为成像技术、智能传感器、嵌入式视觉、机器与监督学习、机器人接口、信息传输协议和图像处理能力等各领域的不断进步，机器视觉技术可以在很多方面为制造业提供升级改造...货物检验  制造业公司可以使用机器视觉系统来检测物理产品中的故障、裂缝和其他瑕疵。此外，在制造产品时，这些系统可以轻松检查准确可靠的组件或零件尺寸。货物图像将由机器视觉系统捕获。...在这里，系统使用高分辨率图像创建组件和连接器引脚的完整3D模型。当组件通过制造工厂时，视觉系统从各个角度捕获图像以生成3D模型。...当这些图像被组合并输入AI算法时，它们会检测到任何错误的线程或与设计的微小偏差。该技术在汽车、石油和天然气、电子电路等制造业中具有很高的可信度。...基于视觉的模切  制造过程中最广泛使用的模切技术是旋转和激光模切。旋转使用硬质工具和钢制刀片，而激光使用高速激光。虽然激光模切更准确，但切割坚韧的材料很困难，而旋转切割可以切割任何材料。

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    iOS自定义相机：带拍摄区域边框、半透明遮罩层、点击屏幕对焦、自动裁剪（含demo源码）

    前言 需求背景 人脸比对需要比对正面照和持证照，正面照如果是竖的话，会比对不上，因此拍照保存的照片要正向保存 身份证正反面相机（加一个长方形的框框并裁剪身份证照片） 1、从CSDN资源下载完整demo:...1.1 demo 源码 从CSDN下载Demo源码：https://download.csdn.net/download/u011018979/19149017 /** 回调照片的block...（摄像头） @property(nonatomic)AVCaptureSession *session; //图像预览层，实时显示捕获的图像 @property(nonatomic)AVCaptureVideoPreviewLayer...- (BOOL)shouldAutorotate { //CRMSignatureViewController4EditMerchantInfo //判断类型，签名的上一个界面需要自动旋转回来...preferredInterfaceOrientationForPresentation{ return UIInterfaceOrientationPortrait; } 更多信息和案例请看【电子签名文章】： 【iOS 只旋转自己想要旋转的屏幕

    3.6K30

    CamMap：基于SLAM地图对不共视相机进行外参标定

    B从时刻t1到时刻t0的变换。...无重叠视场的四台摄像机 我们在图8(a)所示的办公室进行校准实验，为了减小累积误差，我们使用操作规则（3），让图1(a)中的TurtleBot自动旋转一圈。...在这个实验中，相机A和D被用作单目相机，B是RGB-D相机，而C是立体相机。我们将相机A视为主相机，其他相机视为从相机，ORB-SLAM3创建的地图之一显示在图8(b)中。相机的运动构成了一个闭环。...ORB-SLAM3检测到闭环，并校正了关键帧的姿态和地图点的位置，需要注意的是，由于SLAM无法使用单目相机A和D估计平移，因此运动不能是纯旋转。 图8....第三，当两个相机都是单目相机且无法形成立体相机时，我们的方法只能校准3-DoF旋转。

    73420

    一次采集无需特定目标的LiDAR-相机外参自动化标定工具箱

    从配对的稠密点云和相机图像中，根据使用SuperGlue [4]估计的2D-3D对应关系获得LiDAR-相机变换的粗略估计。...图3：旋转式LiDAR的点云稠密化，LiDAR积分使得从几秒钟的动态LiDAR数据中创建稠密点云成为可能，稠密化后的点云展示了丰富的几何和表面纹理信息。 C....为了利用基于图神经网络的图像匹配流程，使用虚拟相机模型从稠密点云生成LiDAR强度图像。为了选择最佳的投影模型来渲染整个点云，首先估计LiDAR的视场角（FoV）。...图4：使用虚拟相机渲染的LiDAR强度图像（由于空间限制，图像被裁剪）。根据LiDAR的视场角，选择针孔投影模型或等距投影模型。...实验与分析 使用图6中展示的旋转和非重复扫描LiDAR（Ouster OS1-64和Livox Avia）以及针孔和全景相机（Omron Sentech STC-MBS202POE和Kodak PixPro

    86020

    3D Imaging Using Extreme Dispersion in Optical Metasurfaces

    先验的基于元表面的3D相机通常基于离焦深度(DFD)技术。在DFD中，图像在不同的离焦水平上被捕获，并从中恢复深度信息。...这种几何结构使得每个通道在目标波长处的PCE最大，如图3b所示。相位和PCE与每个目标波长的纳米鳍旋转角度绘制在图3c中。这些参数可用于实现所设计的相位轮廓和系统psf的仿真。...从概念上讲，PSF仿真包括三个步骤:(a) PSF仿真，在zr ~ zb深度范围内的21个离散样本上对RGB通道的系统PSF进行仿真(使用全波仿真获得的参数);(b)图像渲染，传感器捕获的图像被渲染为全聚焦图像和依赖深度和颜色的...PSF的卷积;(c)深度和RGB重建，利用基于U-Net的深度网络从捕获的图像重建深度图和RGB图像。?...深度预测网络，如图4所示，有一个可以预测像素大小的深度地图的编码器-解码器架构 它以三通道捕获的RGB图像作为输入，输出具有相同分辨率的单通道深度图。

    1.7K20

    论文简述 | CamVox: 一种低成本、高精度的激光雷达辅助视觉SLAM系统

    图1示出了从CamVox构建的示例轨迹和地图. ?...在最初的ORB-SLAM2中,关键点分为两类:近点和远点,其中近点是深度确定性高的点,可用于缩放、平移和旋转估计,而远点仅用于旋转估计,因此信息量较少.由于从Livox lidars获得的稠密、长距离和精确的点与相机图像相融合...B.预处理 预处理线程从激光雷达获取原始点,由IMU进行校正,并根据相机的外部校准投影到深度图像中.然后将RGB图像与深度图像组合,作为RGBD帧的输出,其中两个图像被格式化为具有相等的尺寸,并且在像素方面对应...因为激光雷达可以探测260米,所以在融合帧中有许多关键点,我们可以将其描述为接近.这些点对跟踪和绘图有很大帮助.从图9(a-d)中,通过将关键点深度阈值从20m设置为130m,我们看到建图比例和建图特征的数量都显著增加....在图9e中,我们评估了在开始CamVox后的前100帧(10帧/秒)中,作为时间的函数跟踪的匹配点的数量.随着更多的帧被捕获,观察到特征数量的增加(图9f开始后0.5 s),并且较大的阈值显然最初跟踪了更多的特征

    1.3K20

    多视觉异步SLAM系统

    例如，相机快门可以与另一个传感器同步，例如旋转的LiDAR（例如，图1c），这是自动驾驶中常见的设置。考虑一辆汽车在高速公路上以30m/s（108km/h）的速度行驶。...为了推广到异步相机定时，我们引入了异步多帧的概念，该概念将在时间上（例如，在100ms内）捕获的图像分组。在图1中，每个异步多帧包含在10Hz的单个旋转激光雷达扫描期间拍摄的图像。...1） 特征匹配：对于新MF中的每个图像，我们将其在参考KMF中的参考图像识别为由相同相机或共享重叠视野的任何相机捕获的图像。...即如果所跟踪的姿态具有高于某一阈值的局部平移或旋转变化，或者如果在多个相机中重新观察到的地图点的比率低于某一阈值，则当前MF被登记为KMF。...每个序列从4分钟到18分钟不等，场景多种多样，包括 不同的环境（繁忙的街道、高速公路、居民区和农村地区） 不同的天气，从晴天到强降水； 不同速度的各种运动（高速公路、城市交通、停车场）、轨迹循环和机动，

    99620

    用AI实现隔墙“透视”，准确率达97%，这家中国公司研究入选CVPR

    隔板猜物 研究人员给算法出了道难题，让它从拍摄白墙上的画面，推测黑色挡板背后屏幕上的内容。由于被拍摄物体和相机之间有不透明的障碍物，因此相机只能采集到挡板上漫反射的光。 ?...上面的布局太复杂，简化后的示意图如下： ? 除了这种比较简单的情形，研究人员还给算法出了两道附加题：让激光来回反射绕过两堵墙，甚至还设计了一种“旋转的墙壁”。 ?...当携带MNIST数字信息的相干光经过挡板漫反射后，形成散斑图。虽然由散斑图复原物体有困难，但是可以用AI算法，对障碍物后面的数字变化进行实时识别。 ?...仅仅能识别数字图像还不行，研究人员还尝试从散斑图找到中得到墙后面隐藏的人，已经他正处在什么姿势。 ?...输入图像被裁剪至224×224。 ? 准确率最高97% 在识别MNIST手写数字的实验中，算法的平均识别准确率均在91%以上，最高可达97%。 ?

    46120

    如何用OpenCV制作一个低成本的立体相机

    那么，它是如何工作的？当屏幕只是平面时，我们如何体验3D效果？其实，这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。...二、立体相机标定和校正的重要性 为了理解标定和校正的重要性，我们试着用刚DIY好的立体相机捕获到的图像生成一个没有标定和校正过的视差图。 ?...左图是立体相机捕获到的左右图像；右图是用没有标定过的左右图像生成的视差图。 我们观察到，使用未校准的立体相机生成的视差图非常嘈杂且不准确。为什么会这样？...该方法计算相机间的平移旋转矩阵以及基础矩阵和本质矩阵。 ? 3）立体校正 使用相机的内外参，我们现在可以运用立体校正了。...立体校正运用旋转使两个相机图像面都在同一平面上，同时stereoRectify方法还能返回新坐标空间中的投影矩阵。 ? 4）计算所需的映射 由于我们假设相机是固定的，无需再次计算变换。

    1.5K20

    ToF相机从Camera2 API中获取DEPTH１６格式深度图

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ToF相机工作原理： ToF相机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，通过探测光脉冲往回的飞行时间来得到目标距离。...ToF相机可以同时得到整幅图像的深度（距离）信息。 　　深度图通常是灰度图，其中的每个值代表光反射表面和相机的距离。灰度图水平垂直坐标对应像素点位置，该位置的灰度值对应的是该像素距离摄像头的距离。...从Camera２API中获取DEPTH16格式的深度信息 ImageFormat.DEPTH16: Android密集深度图像格式。每个深度值是16位。16位由置信度值和实际测距测量组成。...置信度是该样本正确性的估计值。它被编码在样本的3个最高效有效位中，其值0表示100%置信度，值1表示0%置信度，值2表示1/7,值3表示2/7. 剩下的13位就是表示每个像素的深度值。...获取深度信息流程：打开深度ToF相机—->给ImageReader设置长宽和格式ImageFormat.DEPTH16。在回调接口onImageAvailabe中拿到image数据。

    1.1K20

    音视频生产关键指标：采集预览优化丨音视频工业实战

    在这个阶段我们可以关注以下性能指标： 相机打开成功率，相机成功打开没有发生错误的比例。 相机打开速度相关： 相机打开平均时长，从相机打开到第一帧采集到的图像被预览模块渲染出来的平均时长。...相机打开秒开率，从相机打开到第一帧采集到的图像被预览模块渲染出来的时长小于 1s 的比例。 采集预览流畅度相关： 预览平均采集帧率，预览阶段相机采集的帧率。...2.3、首帧占位体验优化 第一帧展示前可以使用上一次关闭高斯模糊图来占位，这样体验比纯黑色效果好很多，可参考微信朋友圈相机。...从相机采集出来的、从 VideoToolbox 解码出来的 CVPixelBufferRef 都具有这个属性，所以通常来讲使用系统的 API 时，你并不太需要操心这个问题。...2）如果输出 YUV 数据格式，通常需要每一帧进行旋转，做图像的裁剪、缩放、旋转、尺寸变化时要注意优化性能。

    1.2K20

    浙江大学提出的RD-VIO: 动态环境中稳健视觉惯性里程计增强现实技术

    然后从匹配结果中收集错误统计信息，用以指导第二阶段的内部关键点匹配。为了应对纯旋转问题，检测传入图像帧的运动类型。在数据关联过程中，采用了延迟三角化技术，推迟了在纯旋转情况下的地标三角测量。...实现了对纯旋转的检测，并进行了正确的三角化地标，随后将纯旋转帧组织成子帧，并相应地对姿态进行了优化。 图2. RD-VIO流程图 滑动窗口VIO：系统采用了滑动窗口方法。...其核心旨在将IMU测量融合到鲁棒的参数估计算法框架中，并充分利用相机和IMU之间的协同效应。 图3....实验结果显示，RD-VIO 在纯旋转条件和动态场景方面都表现出更高的优势。 图12....、定位和建图的框架 动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位 非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正 快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计 基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集

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