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1.NeRF代码解读-相机参数与坐标系变换
2.Three.js基础入门系列（六）
3.搭建一个摄像头应用程序 应用程序内部摄像头
4.自制一个创客专属的相机相机无反相机
5.在ROS中使用奥比中光Orbbec Astra Pro深度相机（二）
6.从0到1搭建一套属于你自己的高精度实时结构光3D相机（6）：相移互补格雷码解码

NeRF代码解读-相机参数与坐标系变换

       NeRF：Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis这篇论文因其在ECCV获得荣誉提名，成为研究热点。源码p源该论文通过神经辐射场（NeRF）实现场景图像的相机相机重建，并优化新视角合成效果。源码p源众多研究人员开始跟进这一领域，相机相机近两年涌现了大量改进和拓展工作。源码p源益盟机构动向指标源码

       为何撰写本文？尽管网上有众多NeRF介绍文章，相机相机但本文将重点讲解代码实现中的源码p源相机参数与坐标系变换，这通常是相机相机初学者容易困惑的部分。

       本文以pytorch版本的源码p源NeRF代码为例：github.com/yenchenlin/n...。假设读者已了解NeRF论文和代码。相机相机

       NeRF技术简单，源码p源但与2D视觉不同，相机相机它考虑的源码p源是3D空间。以下为NeRF实现的相机相机关键部分：

       这些部分包括3D空间、物体区域、相机位置和朝向、图像、射线以及3D采样点。要优化NeRF，我们需要表达这些概念。

       坐标系定义：为描述空间点坐标和相机位置朝向，需定义世界坐标系。坐标系由原点位置和XYZ轴方向决定。为建立3D空间到相机平面及多个相机间映射关系，每个相机定义一个局部坐标系。

       相机的内外参数：相机位置朝向由外参（extrinsic matrix）决定，投影属性由内参（intrinsic matrix）决定。

       相机外参是一个4x4矩阵，将世界坐标系点变换到相机坐标系。逆矩阵为camera-to-world (c2w)矩阵，将相机坐标系点变换到世界坐标系。

       c2w矩阵值描述相机坐标系朝向和原点，旋转矩阵的红苹果源码第一列到第三列表示X、Y、Z轴在世界坐标系下方向，平移向量表示相机原点在世界坐标系位置。

       相机内参矩阵将相机坐标系3D坐标映射到2D图像平面，以针孔相机为例，内参矩阵K包含焦距和图像原点偏移量。

       如何获得相机参数？对于合成数据集，通过指定相机参数渲染图像，得到图像时已知相机参数。对于真实场景，如用手机拍摄图像，利用运动恢复结构(structure-from-motion, SFM)技术估计相机位姿。

       COLMAP是一种开源软件包，可以估计相机内参和外参。使用COLMAP得到相机参数后，只需转换成NeRF可读取的格式即可用于模型训练。

       NeRF代码中load_llff.py文件读取LLFF格式的真实数据，并建议使用LLFF提供的imgs2poses.py文件获取所需相机参数。

       load_llff.py代码中，poses_bounds.npy文件读取相机参数，其中N为图像数量，每个图像有个参数，包括3x5矩阵和场景范围Bounds。

       load_llff.py代码中，c2w矩阵用于表示相机坐标系朝向和原点，旋转矩阵和旋转向量用于表示旋转，平移向量表示原点位置。

       view_matrix函数用于构造相机矩阵，输入为相机Z轴朝向、up轴朝向和相机中心，输出为camera-to-world (c2w)矩阵。

       poses_avg函数用于计算多个相机的平均位姿，包括位置和朝向。分销影视源码

       recenter_poses函数用于将相机位姿归一化，通过计算平均位姿的逆左乘输入的相机位姿，将变换后的平均位姿位置处于世界坐标系原点，XYZ轴朝向与世界坐标系一致。

       render_path_spiral函数用于生成螺旋式相机轨迹，相机绕轴旋转，始终注视焦点，up轴保持不变。

       spherify_poses函数用于将输入的相机参数归一化，并生成环绕相机轨迹用于新视角合成。

       射线构造：给定图像像素点，构造以相机中心为起始点，经过相机中心和像素点的射线。

       更多阅读材料：本文介绍了NeRF代码中关于相机参数和坐标系变换的内容，以下为一些推荐网站和文章。

Three.js基础入门系列（六）

       Three.js中的相机插件：OrbitControls.js

       OrbitControls.js插件是Three.js中的一个强大的相机控制库，能够提供三维场景的缩放、平移和旋转功能，通过调整相机参数来改变场景的渲染效果。其实质是改变相机的位置和角度，而非场景本身，使得同一场景在不同视角下展现出不同的视觉效果。例如，通过绕着场景旋转相机，用户可感受到如同场景旋转的体验。

       OrbitControls.js对Three.js中的正交投影和透视投影相机进行封装，使用户在Three.js环境中实现自由视角的观察。

       OrbitControls.js的使用步骤包括：引入插件、实例化相机插件对象和在每一帧执行update（实时更新网格位置，以获得更流畅的效果）。

       完整插件链接：github.com/mrdoob/three...

       Three.js基类：THREE.Object3D

       Three.js中每个直接添加到场景的对象都继承自THREE.Object3D，统称为3D对象。此类包含物体的ocr白描源码位置、旋转、缩放等属性及其父子关系的实现。

       判断对象是否继承自THREE.Object3D的简便方法是检查其属性。添加和删除3D对象的方法如下：将网格添加到场景中使用，使用remove方法彻底删除不再使用的模型。

       Three.js模型操作

       修改模型位置的三种方式：单独设置、使用set方法一次性设置所有属性或通过三维向量一次性设置。Three.js模型的位置属性为三维向量对象，表示三维空间中的点或方向与长度。

       修改模型大小的三种方式：单独设置、使用set方法一次性设置所有属性或通过三维向量设置。模型的大小通过调整三维向量的x、y、z值实现。

       修改模型旋转的三种方式：单独设置每个轴的旋转、使用set方法一次性设置所有属性或重新赋值欧拉角对象以调整旋转。模型的旋转通过欧拉角对象（THREE.Euler）描述，表示物体在特定轴序列上的旋转角度。

搭建一个摄像头应用程序 应用程序内部摄像头

       在许多应用程序中，集成一个应用程序内部的摄像头功能是可能的。Flutter 提供了一个名为 camera 的 pub.dev/packages/camera 插件，它允许我们在项目中实现这一需求。首先，在 pubspec.yaml 文件中添加 camera 插件以安装到项目中。确保设备支持 iOS .0 或更高版本，并在 Info.plist 文件中设置相应的参数。对于 Android，将 app/build.gradle 文件中 Android SDK 的最小版本更新为 或更高。

       接下来，创建两个屏幕：CameraScreen 和 GalleryScreen。CameraScreen 将显示相机输出并允许用户拍摄，而 GalleryScreen 则用于在网格视图中显示捕获的。

       在 main.dart 文件中，idea增加源码通过加载相机预览并将其传递给 CameraScreen。使用 camera 插件提供的方法初始化选定的相机，如后置摄像头。然后在 CameraScreen 中创建实时相机预览，并添加三个按钮以支持切换相机、拍摄照片和查看画廊功能。

       为了实现摄像头在前后之间的切换，可使用相同的初始化方法并动态更改 cameraIndex。点击捕获按钮时，使用相机控制器拍摄照片，并将添加到数组中。点击显示画廊按钮，导航至 GalleryScreen 并显示已捕获的。

       在 GalleryScreen 中，获取捕获的图像列表并在 GridView 中显示。通过这些屏幕和功能，您已经具备了一个基本的内部摄像头应用程序。

       使用 camera 插件，您还能捕捉视频。通过 startVideoRecording、pauseVideoRecording 和 stopVideoRecording 方法，可以实现视频录制功能。完成项目构建后，即可看到最终效果。

       该项目的源代码已发布在 GitHub，供您参考和学习。

       github.com/jagrut-/fl...

自制一个创客专属的无反相机

       教大家制作一个专门属于创客的无反相机，这将是一个有趣且富有创造性的项目。无反相机，全称为无反光镜可换镜头相机，它是一种不使用传统单镜头反光相机中的反光镜和光学取景器的相机。无反相机通过电子取景器或直接在屏幕上显示图像进行拍摄，体积更小、重量更轻，通常使用更大的图像传感器，提供更高图像质量和更好的低光性能。无反相机在专业摄影师和摄影爱好者中日益受欢迎。

       选择M镜头接口作为这个无反相机项目的接口，因为它在市场上是最小的可变焦镜头接口系统。同时，常见的图像传感器（如OV/OV/OV）都有M接口版本。使用LilyGo T-Display S3 Pro作为相机机身，它具备内置相机支持和彩色显示屏，能实时预览图像。为了安装M镜头，需要3D打印一个适合的外壳。

       按照LilyGo Github页面安装所需的软件，并参考提供的示例相机程序。此程序可通过按钮操作拍照，照片将存储在SD卡中的/DCIM/ESPDC文件夹。如果对AI感兴趣，这款相机还可以进一步增强功能，如连接WiFi、增加更多模块等。

       这款无反相机是为创客设计的，具有无限的升级潜力。每个人都可以根据自己的需求修改版本，且所有版本可能都会开源，从而快速演进。对于有兴趣的小伙伴，现在就可以动手尝试制作。

在ROS中使用奥比中光Orbbec Astra Pro深度相机（二）

       在ROS中使用奥比中光Orbbec Astra Pro深度相机的教程已经详细介绍了步骤。首先，确保你已经安装了ROS（若未安装，请按照相关指南进行）和必要的依赖包，如ros-rgbd-launch、libuvc等。创建一个新的工作空间并初始化，配置环境变量，将catkin_camera/devel/setup.bash添加到你的终端配置文件中。接着，从GitHub上克隆ros_astra_camera功能包，创建Astra udev规则，然后编译相机驱动，可以选择启用或禁用过滤器以平衡性能和精度。

       在启用roscore并运行相应的launch文件后，如astra.launch或stereo_s.launch，你可以在新终端中使用rviz或image_view查看相机的实时图像。通过3D视觉开发者社区，奥比中光提供了丰富的学习资源和专业技术支持，帮助你深入理解和应用深度相机技术。社区还提供了3D视觉开发者社区和3D视觉AI开放平台，分别用于分享知识和体验AI算法能力。

       如果你对更深入的内容感兴趣，可以参考之前的文章链接，包括开发者社区的招募信息以及基于点云和深度学习的3D视觉技术综述。通过这些资源，你可以不断提升自己的开发技能和项目实施能力。

从0到1搭建一套属于你自己的高精度实时结构光3D相机（6）：相移互补格雷码解码

       本文将深入讲解从0到1搭建自己的高精度实时结构光3D相机系列的第6部分：相移互补格雷码编解码技术。通过本篇，你将掌握这一关键算法的原理和实践操作，为构建高效立体匹配系统打下坚实基础。

       在结构光技术中，相移轮廓术是常用方法，其中的关键是通过多步相移策略，如三步相移，为条纹添加强度编码，确保信息的唯一性和对比度。每个相移步数的增加能提升包裹相位的求解精度。公式[公式]描述了这一过程，其中[公式]代表绝对相位，对于高效立体匹配至关重要。

       包裹相位求解是通过多元方程组求解，至少需要三个方程，博主的SLMaster软件提供了生成多步相移条纹图案的功能。解码阶段，相移互补格雷码算法由吴周杰提出，通过互补的格雷码图案设计，避免了阶次对齐问题，提升了解码的稳定性和鲁棒性。公式[公式]展示了这一解码规则。

       实验步骤包括生成并解码相移互补格雷码图案，博主的SLMaster软件支持这一操作。通过这些步骤，你可以看到包裹相位和绝对相位的计算结果。在接下来的篇章中，博主将转向相机与投影仪的标定工作。

       继续关注博主的Github项目SLMaster，不断更新的内容将带给你更多实用知识。动动手指，关注并点赞支持博主，你的支持是我们持续分享的动力！

       Github链接：github.com/Practice3DVi...

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       公众号：实战3D视觉

开源|HDR-ISP开源项目介绍

       开源HDR-ISP项目提供了一个用于HDR相机的ISP Pipeline，旨在帮助入门开发者快速学习ISP技术。项目使用C++编写，旨在解决ISP学习资料匮乏的问题，为新手提供一个参考的demo。

       项目默认配置了一个Pipeline，包括支持和准备支持的ISP模块。用户可以通过修改json配置文件来调整ISP模块的基本参数，如sensor参数和rgb gamma等。

       在Linux和Windows系统上，项目提供了详细的开发环境和编译、运行指南。用户可以通过修改json配置文件来调试运行结果，并与fastOpenIsp进行对比，进一步优化ISP性能。

       项目支持HDR相机ISP功能，并提供运行结果示例。通过对比其他ISP，用户可以更好地理解项目的优势和局限性。项目还规划了后续工作，包括支持更多ISP模块和优化性能。

       项目地址：github.com/JokerEyeAdas...

       该项目提供了快速访问GitHub的链接：HDR-ISP。如果您对ADAS感兴趣，欢迎关注公众号“ADAS之眼”，以及知乎、CSDN等平台的同步更新。同时，所有使用的源码都在我的GitHub上进行开源。

       感谢以下仓库及作者，他们的贡献对项目起到了重要作用。

从0到1搭建一套属于你自己的高精度实时结构光3D相机（2）：结构光3D相机搭建

       这篇博客将继续探讨如何搭建自己的高精度实时结构光3D相机，旨在让你掌握实际操作经验。在前文中，我们已经了解了相机和投影仪的基本原理，现在我们将进入硬件布局的实战阶段。

       结构光3D相机的性能受到相机与投影仪相对位置的显著影响，特别是它们之间的夹角。夹角越大，精度提升但重建速率下降。然而，通过增加相机数量，我们可以巧妙地利用不同夹角的优势。例如，使用三台相机和一台投影仪，将相机分为两个组合，一个负责快速粗略重建，另一个负责精度提升。这种设计借鉴了Willomitzer F等人的工作，通过两个不同夹角的相机协同工作，实现速度与精度的平衡。

       在实际搭建时，博主选择了三台相机和一台投影仪的布局，其中中间相机与投影仪夹角较小，两侧相机夹角较大，以兼顾精度和速度。同时，使用离焦投影技术优化投影速率，避免了相机性能的浪费。同步触发是关键，确保相机和投影的精确配合，通过计算最小曝光时间和触发方式来避免丢帧问题。

       总结来说，本篇博客教你如何设计相机硬件，理解同步触发的细节，为接下来的算法介绍和代码编写打下基础。如果你对这个系列感兴趣，欢迎访问博主的Github项目SLMaster，关注、星标和加入QQ群，获取更多实时更新和资源。让我们一起掌握结构光3D相机的搭建技术吧！