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HoloLens 2用于计算机视觉研究的示例代码和相关文档。

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简介:
通过提供HoloLens 2研究模式可访问的设备原始数据流(包括深度摄像头、灰度摄像头和IMU),我们致力于简化HoloLens 2在功能强大计算机视觉和机器人技术研究领域的应用。为了实现这一目标,我们发布了研究模式API,并附带了一系列工具以及一系列示例应用程序。该项目于ECCV 2020启动,并计划在未来持续扩展,同时热烈欢迎来自研究界的各项贡献。此存储库提供了关于HoloLens 2研究模式的全面文档和示例代码。请查阅文档以深入了解新的HoloLens 2研究模式API。此外,您可以通过阅读关于“研究模式”及其核心功能的详细信息、了解如何配置设备以及探索此存储库中提供的应用程序来熟悉该模式。特别值得关注的是,该存储库包含四个示例应用程序:一个用于可视化显示设备上实时显示的深度和灰度摄像机坐标系;另一个演示了如何处理设备上实时存在的研究模式流,它利用OpenCV技术检测两个前置灰度摄像机中的arUco标记并进行三角测量分析。

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客服
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  • Microsoft HoloLens 2开展:HoloLens2ForCV
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    HoloLens2ForCV 是一个专注于使用微软HoloLens 2进行计算机视觉研究的项目。该项目提供了详细的实例代码和文档,帮助开发者深入理解和应用AR技术在计算机视觉领域中的潜力。 HoloLens 2的研究模式能够访问设备上的原始流数据(包括深度摄像头、灰度摄像头以及IMU)。通过发布研究模式API及一系列工具与示例应用程序,我们旨在使研究人员更便捷地将HoloLens 2作为强大的计算机视觉和机器人技术研究平台。该项目在ECCV 2020上首次亮相,并计划在未来持续扩展并欢迎来自学术界的贡献。 该存储库提供了有关HoloLens 2研究模式的文档及示例,帮助用户熟悉新的API功能。其中详细介绍了“研究模式”的主要特性、设备设置方法以及如何利用此库中的应用程序进行操作。 此外,还包含四个示例应用: 1. 显示实时深度和灰度摄像头坐标系可视化。 2. 展现了处理来自设备的研究模式流的方法:使用OpenCV检测前置灰度相机中arUco标记并执行三角定位。
  • Hololens-ComputerVision:结合Hololens AR与项目
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    本项目展示如何利用微软HoloLens增强现实技术及计算机视觉算法进行创新应用开发,通过实例探索二者的整合潜能。 Hololens计算机视觉项目展示了如何使用Hololens 2中的Windows来访问相机、拍摄照片,并将图像发送到计算机视觉(CV)服务;根据CV结果,在接近拍摄位置的地方显示增强现实资产。该项目受到Joost van Schaik先前工作的启发,也参考了我为Hololens2实现的Picture Sample项目。有关设备相机的详细信息,请参阅相关文档。关键API和示例脚本提供了重要的支持。 依赖关系: - Unity 2019.4.23F1 - 文字网格专业版MRTK基金会2.6.1 - 适用于Unity的JSON .net NuGet - 来自NuGet的M2Mqtt 在Unity 2019.4.23f1中打开项目时,Unity会要求安装Text Mesh Pro。通过Microsoft提供的工具可以安装TMP基本资源。
  • .zip
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    这份名为《关于计算机视觉的论文》的资料集包含了一系列探讨计算机视觉理论与应用的研究文章,涵盖图像处理、模式识别及深度学习等主题。 计算机视觉课程论文主要探讨了在图像处理领域中的最新技术与应用,并对当前研究趋势进行了分析。该论文通过详细阐述深度学习算法如何改善物体识别、场景理解以及人脸识别等方面,为读者提供了深入的理论背景和技术细节。 此外,文中还介绍了几种流行的开源库和框架,它们对于计算机视觉的研究者来说非常有用。这些工具不仅简化了编程过程,而且帮助研究人员能够快速地实现复杂的图像处理任务,并进行实验验证。 最后,在论文中提出了一些未来可能的发展方向以及潜在的应用场景,这为相关领域的学者提供了宝贵的参考信息。
  • OpenCVQt框架C++识别软件开发(仅
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    本项目是一款基于C++编程语言,利用OpenCV与Qt框架开发的视觉识别软件。它专为计算机视觉领域的科研工作设计,旨在简化图像处理流程并提升算法实现效率。 在计算机视觉领域,OpenCV(开源计算机视觉库)与Qt框架的结合是常见的开发选择,特别是在构建C++应用时。这份资源提供了关于如何利用这两者进行视觉识别软件框架开发的基础知识。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库,它包含了众多用于图像处理、特征检测、图像识别和机器学习等功能的算法。支持多种编程语言,包括C++,这使得开发者可以方便地实现图像处理和计算机视觉任务。在示例教程中,你可能会找到如图像读取、基本操作(例如缩放、旋转、颜色空间转换)、滤波、边缘检测以及特征匹配等经典案例。 Qt则是一个跨平台的应用程序开发框架,适用于桌面、移动和嵌入式设备。它提供了丰富的UI设计工具和组件,使得开发者能够创建美观且功能丰富的用户界面。当OpenCV用于处理图像和视频数据时,Qt可以用来构建用户交互界面,并展示处理结果。在教程中可能讲解了如何在Qt环境中集成OpenCV,在窗口上显示经过OpenCV处理的图片以及响应用户的输入以控制处理流程。 虽然资源提到代码不完善且存在错误,但它们仍能作为一个起点帮助初学者理解如何将OpenCV和Qt结合使用。你可以从中学习到以下几点: 1. **整合OpenCV与Qt**:这通常涉及到配置项目的编译设置、确保正确链接OpenCV库,并在Qt代码中引入必要的头文件。 2. **创建图像显示窗口**:可以利用`QLabel`或者`QImage`来展示经过处理的图片。 3. **事件处理**:学习如何捕获用户事件,如按键或鼠标点击,并根据这些事件调用OpenCV的相关函数进行响应。 4. **线程管理**:由于图像处理通常需要较多时间,可能要在后台线程中执行以避免阻塞UI。这涉及到Qt的多线程知识和OpenCV的异步处理机制。 5. **错误调试**:资源中的bug是学习过程的一部分;通过解决这些错误可以更深入地理解代码的工作原理。 6. **持续学习与改进**:这个基础框架提供了很大的发展空间,你可以逐步完善代码、增加更多功能如对象检测、人脸识别以及深度学习模型的集成等。 研究这些材料不仅可以帮助你掌握OpenCV和Qt的基本用法,并且还能了解如何将两者结合以创建一个功能性的计算机视觉应用。尽管可能需要调整和完善现有代码,但这个过程本身就是一个很好的学习机会。
  • 标定法探讨
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    本文深入探讨了计算机视觉领域中不可或缺的相机标定技术,分析并比较了几种主流的相机标定算法,并提出了一些改进方法。 ### 计算机视觉中的相机标定算法研究 #### 概述 计算机视觉技术随着理论的发展及计算能力的提升,在生物医学、工业检测、军事等多个领域得到了广泛应用。其中,作为核心环节之一的相机标定对于提高整个系统的性能至关重要。本段落将详细介绍相机标定的基本概念、常见方法及其优缺点,并重点分析张正友平面标定法,同时探讨如何进一步提高其精度。 #### 相机标定基础 相机标定是指确定摄像设备内部参数(如焦距和畸变系数)及外部姿态的过程。这些信息对于精确重建三维场景以及准确理解图像内容至关重要。 - **内部参数**主要包括镜头的光学特性,例如焦距、主点坐标和各种径向与切线性畸变等; - **外部参数**则涉及相机在空间中的位置(平移)及方向(旋转),即其相对于世界坐标的姿态。 #### 常见标定方法 目前常用的标定技术大致可以归类为三组: 1. 自动视觉的自标定法:利用连续图像序列中物体运动的信息进行参数估计,适用于动态环境。 2. 主动视觉的方法:通过改变摄像机位置或视角来观察特定标志的变化情况以计算相机内部和外部参数。这种方法通常需要额外设备的支持。 3. 基于固定几何形状的标定方法:这类方法最为常用,使用已知尺寸与结构(如棋盘格)的标准物体进行标定。 #### 张正友平面标定法详解 张正友提出的平面标定技术是一种基于标准物体制作的方法,在实践中被广泛采用。其主要优点在于操作简单且精度较高。 具体步骤如下: 1. 准备带有特定图案(如棋盘格)的标准物体; 2. 从不同角度拍摄该物体的多幅图像,确保涵盖足够的视角变化信息; 3. 自动检测并提取每个图像中的特征点位置(通常为网格交界处); 4. 利用最小二乘法等数学工具计算出摄像机的各项参数。 #### 提升标定精度的方法 为了进一步提高相机的标定准确度,可以从以下两个方面入手: 1. **图像预处理**:通过去噪、滤波及平滑操作减少噪声对结果的影响; 2. **亚像素边缘定位**:采用更高分辨率的技术来更精确地确定特征点的位置。 #### 实验验证 基于张正友的算法基础,本段落进行了相应的改进,并在OpenCV平台实现了这一优化版本。实验结果显示改进后的方案有效提升了标定精度并达到了预期效果。 #### 结论 通过详细介绍计算机视觉领域中的相机标定技术及其应用背景、常用方法及具体案例分析(即对张正友平面法的深入探讨与创新),本段落旨在为提高该领域的研究水平做出贡献。同时,通过对图像预处理和亚像素定位的研究改进了现有方案的有效性。 ### 关键词 - 计算机视觉 - 相机标定 - 图像处理 - OpenCV
  • 智能器人设——基.pdf
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    本论文深入探讨了智能机器人的设计理念与实现方法,特别聚焦于利用计算机视觉技术提升机器人感知能力和自主决策水平的研究。 基于计算机视觉的智能机器人设计由李波波和刘卫东完成。他们利用计算机视觉技术详细设计了数字图像处理所需的软硬件系统。该系统通过摄像头采集道路信息,并对采集到的图像进行二值化处理,然后使用哈夫变换来提取相关信息。
  • Python在——利BOF进行图像检索(含.pdf
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    本文档探讨了Python在计算机视觉领域的运用,并通过提供具体代码示例来演示如何使用Bag of Features(BOF)方法实现有效的图像检索技术。 本段落介绍了基于BOF的图像检索技术,该技术利用文本挖掘方法对基于视觉内容的图像进行搜索。由于暴力检索需要大量的计算资源,从20世纪70年代开始,研究者就开始关注提高图像检索效率的问题。文章展示了如何通过描述图片特征(如绘画作品)来实现有效的图像检索,并提供了Python计算机视觉编程的相关代码和PDF文档。
  • 英语献与
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    本研究专注于分析和探讨英语文献中关于计算机科学领域的最新发展和技术趋势,涵盖编程语言、软件工程及网络安全等多个方面。 学习计算机专业的基础英语不仅有助于通过英语四六级考试,还能提升对计算机专业术语的理解和掌握。
  • 在苹果检测中
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    本研究聚焦于探索和优化机器视觉技术在苹果品质检测中的应用,通过开发高效精准的图像处理与识别算法,提升自动化分拣系统的性能。 基于机器视觉技术对苹果进行在线检测分级的方法包括了苹果图像处理以及大小形状、颜色和缺陷的分级算法。
  • MATLAB双目--Reasearch-Code
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    本项目包含用于双目视觉研究的MATLAB代码,旨在提供一个进行深度估计和立体视觉分析的研究平台。适合科研与学习使用。 这段文字描述了我在范德比尔特视觉研究中心担任大三研究助理期间从事的一些项目中的代码工作。我使用Psychtoolbox for MATLAB创建类似于游戏的实验,以探索视觉认知、注意力眨眼以及双眼竞争,并以此来研究注意力对双稳态感知的影响。这些实验利用镜子立体镜向每只眼睛呈现对比的视觉信息,并记录对象的响应时间和准确性。