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1.基于开源二兄弟MediaPipe＋Rerun实现人体姿势跟踪可视化
2.ARToolkitARToolkit介绍
3.trix是增强增强什么
4.Three.js知识梳理一：Three.js概述和基础知识
5.VINS-Mono：原理深剖+白板从零手推公式+源码逐行精讲！
6.ARCore系列教程（1）---创建第一个原生AR应用

基于开源二兄弟MediaPipe＋Rerun实现人体姿势跟踪可视化

       人体姿势跟踪是现实现实计算机视觉中的关键任务，旨在识别关键身体位置、源码原理分析姿势并对其进行分类。增强增强实现这一目标依赖于预先训练的现实现实机器学习模型，用于评估视觉输入并在图像坐标和3D世界坐标中识别身体地标。源码原理有源码怎么找源码文件尽管模型的增强增强准确性尚有提升空间，但其应用场景广泛，现实现实如人机交互、源码原理运动分析、增强增强游戏、现实现实虚拟现实、源码原理增强现实、增强增强健康等。现实现实

       值得注意的源码原理是，尽管模型在许多场景中表现出色，但在个体差异较大的情况下，例如手臂和腿部尺寸不标准的人体，其精度可能受到影响。这提醒我们在集成技术时要充分考虑可能的不准确性，并寄希望于科学界未来能开发出更强大的模型。

       实施人体姿势跟踪时，还必须考虑伦理和法律因素。例如，在公共场所未经同意拍摄人体姿势可能侵犯隐私权。因此，在现实应用前应充分评估并遵守相关道德和法律要求。

       为了实现人体姿势跟踪，首先需要安装所需的火车 抢票 源码库，包括Python的mediapipe、numpy、opencv-python和rerun-sdk。

       接下来，使用mediapipe跟踪人体姿势。mediapipe框架，特别是基于Python的版本，为希望集成计算机视觉和机器学习的设备提供了一个方便的工具。mediapipe可以检测图像中的人体标志，并将身体姿势标志评估为图像坐标和3D世界坐标。一旦成功运行模型，即可使用这些坐标进行可视化。

       mediapipe姿态标志检测指南提供了示例图像，展示了如何使用mediapipe进行人体姿势跟踪。为了实现这一点，需要读取mediapipe姿势结果集中的二维地标位置和三维地标位置。

       为了可视化mediapipe的输出，可以使用rerun库。rerun作为多模态数据的可视化工具，可以构建布局、自定义可视化并实现与数据的交互。通过rerun图像浏览器，可以记录和显示数据，如将人的姿势可视化为2D点或3D点。

       为了在视频中以可视化方式观察身体姿势的标志，需要使用rerun的实体路径层次结构记录多个组件。例如，可以创建“video”实体，如何修改spring源码并包括视频的“video/rgb”组件和身体姿势的“video/pose”组件。此外，要实现视频设计中的时间线概念，需要掌握时间的概念。

       为了将视频上的2D点可视化，可以实现一个函数，该函数读取mediapipe的预测结果，并将预测结果中的2D点记录到“video/pose/points”实体中。同样地，对于3D点，可以创建一个新实体“Person”，并输出有关这些三维点的数据，以创建人体姿势的三维演示。

       实现人体姿势跟踪后，可以使用GitHub仓库中的完整源代码进行探索、修改和理解。为了提高效率，可以压缩记录的图像，并限制内存使用以避免超过RAM容量。此外，可以根据需求自定义视觉效果以满足特定需求。

       通过本文的学习，您现在可以深入了解基于开源库mediapipe和rerun实现人体姿势跟踪及其可视化的技术细节。如果您对这个主题感兴趣，可查阅更多相关资源和文章，探索计算机视觉和机器人的更多可能性。

ARToolkitARToolkit介绍

       ARToolKit是一个C/C++语言编写的库，用于简化增强现实应用程序的现货cci指标源码开发。增强现实技术将虚拟图像叠加在现实世界画面之上，具有广泛的应用潜力，尤其是在工业和理论研究领域。

       开发AR程序的难点在于实时地将虚拟图像与用户视野对齐，并与真实世界中的物体精确匹配。ARToolKit通过使用计算机图像技术计算摄像机与标记卡之间的相对位置，使得开发者能够将虚拟对象精确覆盖到标记卡上。该库提供了快速准确的标记跟踪功能，大大加速了AR程序的开发速度。

       ARToolKit不仅提供跟踪库和完整源代码，还允许开发者根据不同的平台调整接口，甚至可以使用自己的跟踪算法。这意味着开发者可以根据需求灵活调整库的功能。

       ARToolKit目前支持以下操作系统：

       SGI IRIX

       PC Linux

       Mac OS X

       PC Windows（包括//NT//XP）

       尽管当前版本的ARToolKit在不同操作系统上实现了不同的函数集，但所有版本都遵循相同的开发包框架，利用了相关平台上的硬件特性以实现高效运行。对于Video see-through AR（实时视频覆盖虚拟图像）和标准的see-through AR（需要配备头部现实设备的视图）两种模式，ARToolKit提供了全面的支持，满足不同应用场景的需求。

trix是什么

       Trix是一种用于处理三维图形渲染的开源库。

       接下来详细介绍Trix的相关信息：

       首先，Trix是一个旨在实现高性能三维图形渲染的开源库。它通过一系列的图形API提供了一套完整的三维渲染解决方案。随着技术的不断发展，尤其是在游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域，对图形渲染性能的要求越来越高。在这样的转盘易语言源码背景下，Trix应运而生，为开发者提供了一个高效、灵活的工具来处理复杂的图形渲染任务。

       其次，Trix具有跨平台的特点。它支持多种操作系统和硬件平台，能够在不同的环境下实现良好的兼容性。这意味着开发者可以使用Trix库在多个平台上开发应用程序，而无需担心平台差异导致的兼容性问题。

       此外，Trix还提供了一套丰富的图形功能。它支持渲染复杂的几何形状、纹理映射、光照和阴影效果等。通过这些功能，开发者可以创建逼真的三维场景和动态效果。同时，Trix还支持脚本语言和着色器语言的使用，这使得开发者可以根据需求灵活地实现各种图形效果。

       最后，作为开源库，Trix的代码是公开的，开发者可以自由地访问和使用。这意味着开发者可以根据自己的需求对Trix进行定制和优化，甚至可以贡献自己的代码以改进库的功能和性能。这种开放的特点使得Trix能够不断发展和完善，以满足不断变化的市场需求。

       总的来说，Trix是一个强大的三维图形渲染库，具有高性能、跨平台、功能丰富和开放源码等特点。它在游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。

Three.js知识梳理一：Three.js概述和基础知识

       Three.js是一个基于JavaScript的开源3D图形库，利用WebGL技术在网页上渲染3D图形。它提供多种高级功能，如几何体、纹理、光照、阴影等，让开发者快速创建复杂逼真的3D场景。Three.js具有跨平台和跨浏览器兼容性，无需插件，现代浏览器即可观看3D内容。

       Three.js始于年，由mrdoob创建。WebGL兴起时，开发者对于应用充满好奇和期待，mrdoob希望提供一个简单易用的工具，于是Three.js应运而生。经过多年发展和社区贡献，它成为流行3D图形库之一，拥有丰富功能和庞大用户群体。

       Three.js应用广泛，涉及领域包括互动式可视化、游戏开发、虚拟现实、增强现实、在线教育、影视动画、建筑可视化、艺术装置与展览等。

       基础知识包括场景、相机、渲染器、几何体、材质和光源概念。场景代表3D空间，包含所有要渲染的物体。相机定义观察点，决定渲染部分。渲染器将场景和相机信息渲染到屏幕。几何体定义3D物体形状，材质决定外观，网格结合几何体和材质。光源提供光照，增加明暗、阴影效果。

       深入探索Three.js的高级功能和性能优化技巧。建议资源和学习方向包括套精选项目源码，关注公众号「码农园区」，回复源码获取全套源码下载链接。

VINS-Mono：原理深剖+白板从零手推公式+源码逐行精讲！

       自动驾驶领域在年呈现出快速发展的态势，各大创业公司纷纷宣布获得大额融资。1月日，文远知行完成B轮3.1亿美元融资；1月日，滴滴获得3亿美元融资；2月8日，小马智行获得1亿美元C+轮融资；3月日，Momenta完成C轮总计5亿美元的融资；4月日，大疆创新推出智能驾驶业务品牌“大疆车载”，向汽车企业提供自动驾驶解决方案；4月日，小鹏汽车发布搭载激光雷达的智能汽车小鹏P5，成为全球第一款量产的激光雷达智能汽车；4月日，图森未来在美股上市，被称为“全球自动驾驶第一股”；4月日，华为和北汽合作实现上海城区通勤无干预自动驾驶，成为全球唯一城市通勤自动驾驶量产车。

       在自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等技术领域中，定位和建图（SLAM）发挥着至关重要的作用，而视觉惯性里程计（VIO）作为SLAM算法中的一个重要分支，其理论复杂度较高。对VIO的掌握能力将直接影响到SLAM从业者的专业水平。VINS-Mono是由香港科技大学飞行机器人实验室（沈邵劼团队）在年开源的知名单目VIO算法。该算法由第一作者秦通（华为天才少年）提出，并在年获得IEEE Transactions on Robotics期刊的最佳论文奖。VINS-Mono使用单目相机和惯性测量单元（IMU）实现了视觉和惯性联合状态估计，同时能够估计传感器外参、IMU零偏以及传感器时延，是一款经典且优秀的VIO框架。

       VINS-Mono在室内、室外大尺度以及高速飞行的无人机场景中均表现出色。在手机AR应用中，该算法优于当前最先进的Google Tango效果。同时，VINS-Mono也是VINS-Fusion算法的基础，应用于汽车SLAM时同样展现出高精度和稳定性。

       在自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等领域的岗位中，掌握VINS-Mono算法成为了关键技能之一。为此，计算机视觉life团队推出了独家课程《VINS-Mono：原理深剖+白板从零手推公式+源码逐行精讲》。该课程通过详细的步骤解读、疑难问题解析、结合作者回复的issue理解，帮助学员深入掌握VINS-Mono背后的原理。课程内容覆盖从基础理论到复杂公式的推导，通过白板从零开始手推公式的方式，使学员能够理解复杂公式的形成过程，从而真正掌握VINS-Mono的原理。课程价格根据购买时间调整，购买越晚价格越高。如有疑问，学员可加入QQ群（）咨询，购买成功后会自动显示内部答疑群。

ARCore系列教程（1）---创建第一个原生AR应用

       AIRX的全新教程系列专注于ARCore，帮助开发者掌握在Android平台上创建AR应用的技巧。ARCore是Google提供的增强现实开发平台，它利用API让手机感知环境并实现与现实世界的交互。

       ARCore的核心功能包括设备兼容性（支持Android 7.0及以上版本），以及三项关键技术：运动跟踪、环境理解和光估测。运动跟踪通过摄像头识别特征点并结合惯性传感器，确定设备位置和方向；环境理解则通过检测平面和估计光照，增强虚拟内容与现实环境的融合；光估测则提供了现实光照信息，提升虚拟物体的真实感。

       开发者可以利用这些功能在Android Studio中开发应用，如安装并配置Android Studio和SDK工具，包括ARCore SDK。步骤包括安装Android Studio，设置SDK，安装ARCore服务，以及构建和部署示例应用程序。在源代码中，例如HelloArActivity，开发者可以深入理解代码逻辑，如加载ARCore表面的处理和UI更新的优化。

       继续学习，下一章节将带领你使用Unity构建ARCore应用，进一步探索AR开发的无限可能。