这部分的目的是简单介绍threejs的开发流程，从创建场景、设置相机、添加几何体到将几何体渲染到节界面上。同时引出几个在开发过程中容易忽略的概念，在后面的小节中将做详细的介绍。
“据我所知，你是ETO在我们这里为数不多的人之一了吧。要是我是你，低调都来不及，怎么还会给警方寄这么幼稚的威胁视频”，警官站在窗前冷冷的嘲笑。
在27. HDR - 高动态范围成像中，我向你介绍了把多个不同曝光程度的有限动态范围的图像融合起来，我们可以得到高动态范围的图像
本文主要介绍了ARKit框架，包括其开发环境、实现原理、API以及使用场景。ARKit框架是苹果在WWDC2017上推出的，可以用于构建增强现实应用。本文从ARKit的介绍、工作原理、API介绍、使用场景以及一个3D虚拟物体的例子等方面进行了详细阐述。
我们之前讲解了37. 如何从失焦的图像中恢复景深并将图像变清晰？，我们看到了编码光圈的应用，它可以让我们很容易估计出局部卷积核，从而可以利用去卷积技术得到全焦图像，甚至还可以得到场景的相对深度图。同时，我们也看到了计算摄影学不仅仅是软件的事情，有的时候也会涉及到一些必要的硬件。
Perception系统是以多种sensor的数据，以及高精度地图的信息作为输入，经过一系列的计算及处理，对自动驾驶车的周围的环境精确感知。能够为下游模块提供丰富的信息，包括障碍物的位置、形状、类别及速度信息，也包括对一些特殊场景的语义理解（包括施工区域，交通信号灯及交通路牌等）。
代码：https://github.com/USTCLH/OCC-VO.git (coming soon)
本文的深度相机制造商涉及：Microsoft、Intel、Leap Motion、Orbbec、图漾、Occipital Structure、Stereolabs 、DUO。 文末附深度相机详细对比清单。
我已经为你介绍了基于飞秒摄影、基于WIFI、以及基于角膜成像的非视线成像技术。这些技术都有一个淳朴的初衷，希望能够在视线成像无法触达的时候，能够观察到隐藏的场景，从而可以帮助行车安全、反恐防暴、消防救灾等等。
你有没有想过，如果能让司机在驾驶汽车转弯时提前知道另外一个车道上的情况，那应该会减少大量的车祸:
本文同步发表在我的微信公众号和知乎专栏“计算摄影学”，欢迎扫码关注，转载请注明作者和来源
在研究中，为了比较不同算法的优劣，研究人员不能用自己采集的数据，这样和别的方法比较没有太大的意义。所以公开的数据集是评价这些方法的通用数据。而仿真器，是按照事件相机的成像原理，模拟其生成数据的样子，可以便于使用者采集自己想要的数据。
本文主要想使用尽量少的专业词汇来解释清楚视觉SLAM是如何进行定位的（在某些表述上可能并不严谨），希望对视觉SLAM有兴趣的伙伴能在刚接触SLAM时有个基本的了解，本文同时介绍了视觉SLAM的经典框架和应用场景。想要深入学习的伙伴，还请参考更专业更系统的书籍和文献。
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/619217025
我已经向你介绍了利用飞秒摄影技术，以及利用WIFI，来进行非视线成像的方法。今天我将给你再介绍另外一种很震撼的技术：角膜成像系统。
在第一课里，我向您承诺过会对相机进行一些介绍，那么今天就是我履行诺言的时刻了。嘿，这一刻，有点激动，想到相机，大学时，一直想买一个单反，但是要1万多。工作后，当一个月的工资就能买一个单反时，内心充满了骄傲和自豪。所以，各位大大们，技术还是有用的，至少技术可以用来挣钱。
正如你已经在上一篇文章52. 光的飞行时间技术 (TOF系列2)中所见，包括TOF技术在内的3D成像技术从诞生到现在已经取得了巨大的发展，并且已经用到了很多领域。
如果你试过去拍摄一些运动场景，例如拍摄疾驰的汽车，或是田径场上的短跑运动员，你一定曾经遇到过“拍糊”的时候。这种现象就是我在本文中要讨论的由运动导致的图像模糊，这是一种与我之前介绍的几种导致图像模糊的方式完全不同的问题，所以今天让我们来看看有什么好办法来应对。
2020 年 2 月 7 日-2 月 12 日，AAAI 2020 将于美国纽约举办。不久之前，大会官方公布了今年的论文收录信息：收到 8800 篇提交论文，评审了 7737 篇，接收 1591 篇，接收率 20.6%。本文介绍了由北京大学和上海交通大学合作完成的论文《Pose-Assisted Multi-Camera Collaboration for Active Object Tracking》。
文章：Online Camera-to-ground Calibration for Autonomous Driving
不同的应用对3D相机各方面性能有不同的要求，包括分辨率、视场角、成像距离、精度、帧率等。如何根据自己的实际需求选择合适的相机，是很多3D视觉产品研发初期就要考虑的问题。室内场景的3D应用相对成熟。结构光相机被广泛应用于工业机械臂的引导；TOF相机与双目相机被广泛应用于消费电子、机器人自动驾驶等。近年来，室外场景的各种3D应用被逐步挖掘出来。户外场景下对各种典型相机的成像效果分析以及它们的适用领域，目前鲜有报道。为了让3D视觉学术研究、产品研发人员对这一问题有基本的了解，本文给出以下4种典型3D相机的成像效果实测：
文章：OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception
激光视觉联合标定的目的是构建激光点云和视觉像素点之间的关系，通过标定得到的激光雷达和相机之间的外参把三维的激光点投影到相机坐标系下，然后利用相机的模型把三维点投影到像素平面。由于标定的结果直接影响信息融合的效果，所以标定技术是多传感器之间信息交互中的关键。
在近20年的前端发展史中，前端经历了铁器时代（小前端），信息时代（大前端）以至现在的全能前端时代。经历了几个时代的沉淀之后，前端领域开始更加细分。
同步定位和制图（SLAM）一直被认为机器人定位导航以及无人驾驶的核心技术，而利用摄像头作为传感器的视觉SLAM在近几十年也得到了广泛的研究，在这期间涌现了大量优秀的SLAM方法，为后人对SLAM技术的研究打下了坚实的基础。
文章：Design and Evaluation of a Generic Visual SLAM Framework for Multi-Camera Systems
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/568205134
文章：Robust Intrinsic and Extrinsic Calibration of RGB-D Cameras
怎样对焦，才能让场景中不同距离的每个物体都拍摄清晰？如果你喜欢摄影，在构图和取景时我想这个问题一定困惑过你。如我的文章31. 镜头、曝光，以及对焦（上）所说，镜头是有景深的，因此景深范围内的物体可以清晰成像，不在这个范围内的物体则会显得模糊。
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今天要介绍的是J. L. Sconberger等人于2016年发表在CVPR的文章。本文针对增量式SFM中三角化/BA等步骤进行了改进，能够比较明显地提升SFM的精确率/鲁棒性以及重建完整性。
为了方便大家了解基于多视图立体的三维重建技术，更重要的是能亲手利用开源数据集或者自己采集的影像跑一遍流程，进而对整个流程更为熟悉，本文整理了近年来几种经典的基于传统方法和基于深度学习方法的三维重建技术Pipeline，并详细介绍从多视图影像到深度图估计，再到恢复三维点云的整个过程。
Unity3D软件是由Unity Technologies公司提供的综合开发环境，主要面向游戏开发人员、虚拟现实设计师等，可用于创建诸如三维视频游戏、建筑可视化、实时三维动画等类型的多媒体内容，并支持这些内容在Windows、iOS、Android等多种平台的发布，功能非常强大。
上篇文章中介绍了threejs中几个基本概念，例如场景、相机、渲染器以及组件等，并通过一个简单的案例向小伙伴展示了这些东西的用法，本文来看看threejs中的坐标体系。
单目深度估计模型Monodepth2对应的论文为Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation，由伦敦大学学院提出，这篇论文的研究目标是从单目RGB图像中恢复出对应的深度，由图1所示：该网络可以从单目图像中恢复对应的深度，图中不同颜色代表不同的深度。
转载： https://deepinout.com/qcom-camx-chi/qcom-camx-system-intro.html
// 编者按：随着自动驾驶技术和5G行业应用的发展，5G远程实时操控类应用逐渐兴起，用于满足高危行业/恶劣场景远程作业、自动驾驶异常情况下远程介入等需求。相比直播、会议等传统实时音视频场景，由于操控的复杂性和车辆的移动性，远程实时操控对音视频传输的时延和可靠性提出了更高的要求。 本次分享将介绍5G远程实时操控行业应用场景对音视频传输的要求，以及腾讯云音视频针对5G远程实时操控场景的音视频传输优化和应用落地实践。 文/毛峻岭 整理/LiveVideoStack 我是来自腾讯的毛峻岭，今天很高兴能够给
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 随着工业的发展，在生产中对自动化的要求越来越高，视觉技术已被广泛引入工业(工业机械臂)机器人行业，具备视觉的工业(工业机械臂)机器人能更快、更准、更灵活地完成定位抓取、对位组装等。 1 概括 基于图像分析的视觉技术在(工业机械臂)机器人引导相关应用中的主要作用是精确获取对象物（待抓取物体）和目标物（待组装物体）的坐标位置和角度
文章：Occ-BEV: Multi-Camera Unified Pre-training via 3D Scene Reconstruction
生命在于运“动”，场景在于“动”态，摄影在于相机移“动”。“动”是常态，也是图形生成、理解与呈现的核心研究对象。
随着机器视觉应用的日益广泛，大幅面 多相机 视觉系统的需求越来越多，主要应用方向为大幅面高精度的定位与测量和场景拼接等。 多相机视觉系统的难点在于多相机坐标系的统一. 可以分为两类，一是相机视野间无重叠部分，二是相机视野间有重叠部分。 相机间无重叠部分的情况主要用于大幅面多相机高精度的定位和测量，相机间有重叠部分的情况主要用于场景的拼接等。
室内场景的稠密三维重建目前是一个非常热的研究领域，其目的是使用消费级相机（本文特指深度相机）对室内场景进行扫描，自动生成一个精确完整的三维模型，这里所说的室内可以是一个区域，一个房间，甚至是一整栋房屋。此外，该领域注重(一般是GPU上)实时重建，也就是一边扫描就可以一边查看当前重建的结果。如下所示。
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