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利用OpenGL和Pygame实现增强现实视频的代码

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简介:
本项目通过结合OpenGL与Pygame库,开发了一套用于创建增强现实(AR)视频的应用程序。此代码示例展示了如何在真实世界视频流中叠加三维图形,实现了互动性和视觉效果的完美融合。 AR(增强现实)视频实现的完整代码示例,使用电脑摄像头直接进行操作,并且已经亲测可用。

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客服
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  • OpenGLPygame
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    本项目通过结合OpenGL与Pygame库,开发了一套用于创建增强现实(AR)视频的应用程序。此代码示例展示了如何在真实世界视频流中叠加三维图形,实现了互动性和视觉效果的完美融合。 AR(增强现实)视频实现的完整代码示例,使用电脑摄像头直接进行操作,并且已经亲测可用。
  • OpenCVOpenGL
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    本项目结合OpenCV与OpenGL技术,旨在开发一个增强现实应用,通过摄像头捕捉真实场景,并实时叠加虚拟信息,提供沉浸式的互动体验。 该程序利用OpenCV实现Marker的识别与定位,并通过OpenGL将虚拟物体叠加到摄像头图像上,从而实现增强现实效果。此项目在OpenFrameworks环境下开发,解压后应放置于“OF安装目录\apps\myApps”文件夹中进行编译。
  • OpenCVOpenGL
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    本项目结合OpenCV与OpenGL技术,旨在开发一个增强现实系统,通过精确图像识别与三维渲染,实现在真实世界中叠加虚拟信息。 基于OpenCV2.4.11和Qt5.6.0(OpenGL)实现的增强现实最终工程代码。
  • PythonPygame雨效果
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    本项目采用Python语言及Pygame库开发,模拟了迷人的“代码雨”视觉特效,适合编程爱好者学习实践。 在编程领域内创造可视化效果是一种有趣且富有挑战性的实践。本项目利用Python语言搭配Pygame库来实现一种名为“代码雨”的视觉特效:字母或数字从屏幕顶部随机下落,给人一种计算机代码流动的错觉,常见于黑客电影和电视节目中以增添科技感。 为了开始这个项目,你需要使用IDLE编译器编写Python代码,并通过命令行(CMD)安装Pygame插件。如果在安装过程中遇到问题,请尝试重新运行该指令。 创建“代码雨”效果的第一步是初始化窗口大小并建立一个可视界面。首先导入pygame库,设定屏幕的宽度、高度以及字体大小等参数,然后使用`pygame.init()`函数来启动环境,并通过调用`pygame.display.set_mode()`创建一个新的窗口。为了实现背景透明的效果,我们需要为这个Surface对象设置透明度。 接下来定义数字和字母列表并渲染文本。在这个示例中可以选择显示数字或字母的“代码雨”。修改代码中的注释就可以轻松切换这两种模式。“font.render()”方法将字符串转化为可以绘制到屏幕上的Surface对象,并使用颜色 `(0, 255, 0)` 表示绿色。 为了模拟下落效果,我们需要设定每列文本的数量(column),并用列表存储每个文本的位置。在主循环中处理关闭窗口的事件以及通过`pygame.time.delay()`控制帧之间的延迟以调整动画速度。 每次迭代时随机选择一个文本,并将其绘制到对应位置上;如果该文本超出屏幕范围或随机概率大于0.95,则让其回到顶部重新开始下落。“pygame.display.flip()”函数用于更新显示,使新的图像呈现出来。 这个项目展示了如何使用Python和Pygame来创建动态的视觉效果。通过调整参数如字体大小、颜色、速度及字符列表等可以自定义“代码雨”的样式使其更加个性化。这不仅有助于初学者理解Python图形编程,还能激发对游戏开发以及多媒体编程的兴趣。
  • 基于ORB-SLAM2Android AR应OpenGL功能...
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    本项目基于ORB-SLAM2开发了一款Android平台的AR应用,通过OpenGL技术实现了流畅的增强现实体验。 Android上基于ORB-SLAM2的AR介绍 这是一个使用OpenGL开发的Android增强现实应用,并展示了ORB-SLAM2技术的应用。 要运行此应用程序,请将./SLAM文件夹复制到您的手机中,其中包含词汇表文件(ORBvoc.bin)和相机校准文件。然后需要修改./app/src/main/cpp/native-lib.cpp中的第20行以配置正确的路径至这些资源所在的位置。此外,您可能还需要对设备的摄像头进行校准以获得更好的性能。 在启动应用程序时,请确保已按照上述步骤正确设置所有必要的文件,并且已经调整了所需的代码更改来匹配您的手机环境和硬件特性。
  • Matlab边缘-ImageEnhanceViaFusion: Java水下图像与融合方法
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    本项目提供了一个基于Java实现的水下图像和视频融合增强工具,采用MATLAB进行边缘增强处理,旨在提升水下视觉效果。代码位于Matlab边缘增强系列之一的ImageEnhanceViaFusion项目中。 在新创建的存储库中提供了一种Matlab边缘增强代码用于融合水下图像以进行色彩校正与对比度提升。此算法由Cosmin Ancuti于2012年在其论文《通过Fusion增强水下图像和视频》中提出,介绍了利用融合原理来改进水下图像及视频的新策略。 该方法仅需从降级版本的图像中得出输入数据和权重指标,并不需要特定硬件或对场景结构的具体了解。具体来说,它定义了两个用于处理原始水下图象/帧的颜色校正与对比度增强版作为两种输入源;同时提供了四张权重量化图以提升远距离物体在散射及吸收介质中的可见性。 此策略为单图像方法,并通过执行有效的边缘保留降噪来支持相邻帧之间的时间连贯性。最终,这种融合框架能够降低噪声水平、改善暗区曝光度以及提高整体对比度的同时显著增强最精细的细节和轮廓。 Matlab版本实现同样包含于该项目中,用于展示这种方法的效果与应用潜力。
  • MATLAB语音技术
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    本研究通过MATLAB平台开发并实现了先进的语音增强算法,旨在提高语音信号的质量和清晰度,特别适用于噪声环境下的通话改善。 本段落将深入探讨基于MATLAB的语音增强技术,这是一种用于提高语音信号质量和可理解性的关键方法。作为一种强大的编程环境,MATLAB非常适合进行信号处理和分析,包括在语音处理领域。 我们需要了解语音增强的目的:它主要在于消除或减少环境噪声、回声、混响等对语音质量的影响,在嘈杂环境中或者通信系统中使语音仍能清晰地被接收和理解。利用MATLAB中的各种算法和技术可以实现这一目标。 本段落提供的压缩包文件内包含几个关键的脚本和函数,它们各自承担着不同的任务: 1. `composite.asv`:可能是用于测试语音增强算法的一个语音样本段落件。 2. `composite.m`:可能是一个主脚本,整合整个流程。它可能包括加载音频、应用增强算法、评估结果及显示输出等功能。 3. `batch_pesq.p`:PEAQ(感知音频质量评估)的批量计算版本,用于客观地测量和评价语音的质量。 4. `split_align.p`:这个函数可能负责分割长语音文件并对其进行对齐处理,以便于后续分析。 5. `setup_global.p`:包含全局变量与配置信息,如采样率、窗函数参数等,在语音处理中非常常见。 6. `pesq_debug.p`:调试版本的PEAQ测量工具,用于更详细地分析和调试质量评估过程。 7. `apply_VAD.p`:实现语音活动检测(VAD)功能,用来识别并区分语音段与非语音段以有效去除背景噪声。 8. `plot_wav.p`:绘制波形图的函数,有助于可视化音频信号及其处理后的结果。 9. `utterance_split.p`:将连续的语音片段分割成单独的句子或单词以便于独立处理。 10. `pesq_measure.p`:执行PEAQ测量功能来评估在增强前后的语音质量。 实际操作中,在MATLAB中的语音增强可能包括以下步骤: - 读取音频文件; - 应用预加重、窗口化等预处理技术; - 执行VAD以分离出语音与非语音部分; - 使用谱减法或Wiener滤波器等算法来降低噪音水平; - 可能还包括回声消除和混响减少步骤; - 通过PEQ或其他指标评估结果的质量; - 对增强后的音频进行重采样、编码处理,并保存。 此压缩包提供了一整套MATLAB语音增强解决方案,涵盖了从数据预处理到质量评价的各个环节。学习并理解这些代码有助于深入掌握语音增强技术及根据具体需求定制和优化算法。
  • 【C++】OpenGL音乐可化与谱图
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    本项目运用C++结合OpenGL技术,旨在将音频数据转化为视觉艺术形式。通过实时处理和分析音乐文件,生成动态变化的频谱图,提供独特的听觉与视觉双重体验。 纯C++代码,配置环境后可以直接运行。所需的环境配置方法可以参考我博客的前两篇文章。
  • 水下图像MATLAB-DIP作业:MATLAB水下图像
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    本DIP作业提供了一套基于MATLAB的解决方案,专注于提升水下拍摄照片的质量。通过应用先进的图像处理技术,该代码能够有效减少水下光线吸收和散射对成像质量的影响,显著改善色彩还原度与对比度,从而让使用者获得更为清晰、真实的水下景象。 水下图像增强的Matlab代码名为UnderWaterImageEnhancementMatlabcodemine2.m。