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一、相機優(yōu)勢 1、圖像感應器面積 數(shù)碼單反相機與小型數(shù)碼相機相比較，主要的區(qū)別就在于用于接受光線、進行成像的圖像感應器面積大小不同。與通常采用1/2"圖像感應器的小型數(shù)碼相機相比，數(shù)碼單反相機一般采用的APS-C畫幅圖像感應器擁有其約10倍的面積。因此在電子性能方面也有眾多優(yōu)點。
光圈控制的是景深的范圍 快門控制的是曝光時間，照片是流動(長)還是瞬態(tài)(短) emmm，，，，， 1英寸 = 1000mil = 25.4mm
HarmonyOS 相機模塊支持相機業(yè)務的開發(fā)，開發(fā)者可以通過已開放的接口實現(xiàn)相機硬件的訪問、操作和新功能開發(fā)，最常見的操作如：預覽、拍照、連拍和錄像等。相機靜態(tài)能力：用于描述相機的固有能力的一系列參數(shù)，比如朝向、支持的分辨率等信息。物理相機：物理相機就是獨立的實體攝像頭設備。物理相機ID是用
但是block0的四個相機都有數(shù)據(jù),block2的三個相機沒數(shù)據(jù),已經(jīng)排除線束損壞的問題.下面這張圖是按照說明書查找問題的截圖,登陸的是Hi3559_0
想請問下，在MDC上，如何進行標定，有標定的相關(guān)工具嗎？以及除打印外有其他觀測算法中間變量的方法嗎？
hand，這種關(guān)系下，兩次運動，機器人底座和標定板的關(guān)系始終不變。求解的量為相機和機器人末端坐標系的位姿關(guān)系。 eye to hand，這種關(guān)系下，兩次運動，機器人末端和標定板的位姿關(guān)系始終不變。求解的量為相機和機器人底座坐標系之間的位姿關(guān)系。 三、AX = XB問題的求解 Shiu Y C
體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應點之間的相互關(guān)系，必須建立相機成像的幾何模型，這些幾何模型參數(shù)就是相機參數(shù)。 即：找出三維空間與二維圖像的對應關(guān)系。 在大多數(shù)條件下這些參數(shù)必須通過實驗與計算才能得到，這個求解參數(shù)的過程就稱之為相機標定。相機參數(shù)的標定是非常關(guān)鍵的
【功能模塊】相機適配【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、硬件連接正常2、配置YAML文件進行中請問除了列表中已經(jīng)支持的相機，可以配置自己的相機嗎？目前需要配置的型號是艾睿光電FV6雙光融合攝像頭【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
基于耦合語義注意力的弱監(jiān)督目標定位TS-CAM: Token Semantic Coupled ttentionMap for Weakly Supervised Object Localization弱監(jiān)督目標定位是指僅根據(jù)圖像層面的類別標簽學習目標位置的任務。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
現(xiàn)在市面上各種美顏相機，拼圖軟件，調(diào)色軟件數(shù)不勝數(shù)，這款修圖軟件主要用來修飾天空，滿滿的藝術(shù)氣息，超美的動態(tài)效果，一鍵生成你的魔法星空～ 你沒見過的視頻照片特效都在這里～～ 真正的廢片拯救神器！任何人都能使用黑咔相機輕松制作驚艷朋友圈的神作！ 【嘿表情】讓你的靜態(tài)照片也能做出各種有趣表情，讓你秒變戲精，更吸睛！
// 讓相機看向目標 transform.LookAt(target); } } 通過 transform.LookAt(target) 語句，讓相機的朝向始終對準目標物體，這樣可以實現(xiàn)更符合觀察邏輯的跟隨效果，尤其適用于第三人稱視角等 3D 場景的相機控制。 三、限制相機跟隨范圍（例如在游戲場景邊界內(nèi)跟隨）
將app加載到相機中以后，推理后得到的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)如何傳回服務器？是否可以通過TCP或者UDP進行socket通訊將數(shù)據(jù)回傳到服務器側(cè)？若不支持1的做法，能否提供相應的解決辦法
左平面距離相機中心的垂直距離 right 右平面距離相機中心的垂直距離 top 頂平面距離相機中心的垂直距離 bottom 低平面距離相機中心的垂直位置 near 近平面距離相機中心的垂直位置 far 遠平面距離相機中心的垂直距離 maya的頂視圖相機，相機中心就是它的焦點位置。
在mdc硬件交流時，培訓的工程師說目前版本的mdc只支持gmsl1，但在相機兼容列表里，為什么宏景、為森和獵豹那幾個gmsl2的相機也兼容呢？ 444294
【功能模塊】模型相機上初始化報錯【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、轉(zhuǎn)wk文件正常2、在相機上跑demo，模型加載初始化時報錯【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）模型為語義分割模型，demo參考NNIE-Lite上的caffemodel，在ruyi上進行wk模型的轉(zhuǎn)換https://github
【功能模塊】【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、只有一個森云相機imx390相機，接在block0的 slotid=3 的位置2、森云相機imx390 配置文件 usrCfg_sensing390_isp.yaml配置文件無修改，執(zhí)行 /home/mdc/bin/mdc_camera_config
華為的老師們好： 已知魚眼相機接入后經(jīng)hi3559_0/1去畸變后，視場角減小為100~120，請問是發(fā)布到host和mini的兩路成像都會有視場角的減小嗎？還是只是發(fā)布到host上的視場角會減少？
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在SLAM問題解決方法中，EKF算法是比較常用的經(jīng)典算法。機器人的自定位過程是一個非線性化的過程，EKF是為了解決Kalman濾波器不能應用于非線性系統(tǒng)而產(chǎn)生的，該濾波算法的主要過程是預測和更新。在預測和更新過程中，EKF算法對原有的系統(tǒng)方程和觀測方程進行線性化并得到一個高估計的結(jié)果。如果系統(tǒng)中的非線性很弱，EKF也能給出很好的估計結(jié)果。
前言 在使用深度學習時候，我們可以有效地提取出我們想要的結(jié)果，但是常常會缺少深度信息（雙目測景深會耗費大量的計算資源）。因此將激光雷達和單目攝像頭相結(jié)合，可以有效的補充室內(nèi)環(huán)境的深度信息，而目前3D的激光雷達成本高昂，這里提供一個2D激光雷達的解決方案。 1. 相機坐標系變換 上文提過
