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关于结构光的简介

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简介:
结构光是一种利用特定图案投影到物体表面,并通过相机捕捉该图案形变来获取深度信息的技术。广泛应用于3D建模、人脸识别等领域。 结构光是一种通过特定模式的光源照射物体表面,并利用相机捕捉反射光线来获取深度信息的技术。它广泛应用于三维重建、人脸识别等领域。 根据编码方式的不同,结构光可以分为多种类型,如正弦波条纹投影法、二值化图案投影法等。其中,最常用的两种是基于相位测量的和基于编码图案的方法。 其作用在于通过捕捉到的光线变化来计算物体表面不同点的距离信息,从而生成高精度的三维模型或深度图。工作原理主要依赖于三角测距技术:首先将特定模式(如条纹)投射到目标上;然后利用相机拍摄这些条纹如何被实际场景中的凹凸不平所扭曲变形;最后通过分析这种变化来计算每个像素点对应的物理距离。 编码示例方面,一种常见的方式是使用黑白相间的棋盘格图案进行投影。当该图案遇到物体表面时会发生形变,根据这一现象可以推算出各部分的深度值。

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    结构光是一种利用特定图案投影到物体表面,并通过相机捕捉该图案形变来获取深度信息的技术。广泛应用于3D建模、人脸识别等领域。 结构光是一种通过特定模式的光源照射物体表面,并利用相机捕捉反射光线来获取深度信息的技术。它广泛应用于三维重建、人脸识别等领域。 根据编码方式的不同,结构光可以分为多种类型,如正弦波条纹投影法、二值化图案投影法等。其中,最常用的两种是基于相位测量的和基于编码图案的方法。 其作用在于通过捕捉到的光线变化来计算物体表面不同点的距离信息,从而生成高精度的三维模型或深度图。工作原理主要依赖于三角测距技术:首先将特定模式(如条纹)投射到目标上;然后利用相机拍摄这些条纹如何被实际场景中的凹凸不平所扭曲变形;最后通过分析这种变化来计算每个像素点对应的物理距离。 编码示例方面,一种常见的方式是使用黑白相间的棋盘格图案进行投影。当该图案遇到物体表面时会发生形变,根据这一现象可以推算出各部分的深度值。
  • SONET帧
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    SONET帧结构简介:本文介绍了同步光学网络(SONET)的基本帧格式和层次结构,包括段层、线路层及支路层的详细信息。 ### SONET(同步光网络)标准概述 SONET是一种由美国贝尔通信研究所制定,并被国际电信联盟采纳为全球标准的同步光网络规范。该标准主要用于长途电话及宽带数据传输,提供给电信运营商一个高效、可靠且灵活的光网络架构。 ### 引言至SONET SONET诞生是为了处理数字信号传输中的同步问题以及在不同速度通信系统间进行有效互连的需求。随着通讯技术的发展,对高效率和大容量高质量传输的要求日益增长,SONET应运而生以满足这些需求。 ### 背景介绍 早期的电信网络中各个节点间的时钟并不统一,导致数据传输过程中可能产生错误。通过建立一个共同同步层级结构,SONET确保了信号在整个网络中的同步性,从而提高了效率和稳定性。 ### 数字信号的同步化 在数字通信领域内实现时间上的协调非常重要,因为它能够减少误码率、提高传送速度,并简化网管工作流程。若缺乏统一的时间标准,则数据包可能在网络传输过程中出现时序偏差,使得接收端难以正确解析信息内容。 ### 基础SONET信号类型 最基本的SONET信号是STS-1(同步传送级别1),其传输速率为51.840 Mbps。利用多路复用技术可以将多个这样的基本单元组合成更高阶的速率如STS-3(155.520 Mbps)、STS-48(622.080 Mbps)直至最高的OC-768(40 Gbps)。 ### 同步的重要性 同步传输的主要优点在于提供一致的时间延迟,这对于实时语音和视频服务尤其关键。此外,它还能更有效地利用带宽资源,因为不需要为解决时钟漂移而预留额外的容错空间。 ### 同步与异步对比分析 在同步模式下所有网络节点共享一个公共时间基准点,确保数据包在网络传输过程中保持准确对齐。相反,在非同步模式中每个设备都有自己的独立计时器,这可能导致信息包间出现不匹配现象从而增加系统复杂性和错误发生几率。 ### 同步层次结构 SONET采用分层机制实现不同速率信号间的协调工作。此体系包括从STS-1、STS-3到更高级别的OC-n(光载波等级n)等层级,每个级别都是前一级的倍数关系,方便地将各种速度的数据流进行合并或分离操作。 ### 网络结构与帧格式 SONET帧具有固定长度,并且包含同步开销、指针和净荷数据。这些额外信息用于网络监控、错误检测及时间校准等功能。通过设置指针可以实现不同速率之间的平滑转换,确保正确对齐所有传输的数据包。 ### 应用范围与优势 SONET在电信行业中的应用非常广泛,涵盖了长途电话服务、ISDN(综合业务数字网)、ATM(异步传输模式)以及互联网数据通信等多个领域。其主要优点包括高可靠性、灵活性、可扩展性及支持故障检测和恢复机制等特性。 综上所述,作为关键的国际标准之一,SONET通过同步技术和高效的网络管理手段极大推动了通讯技术的进步,并为现代电信基础设施奠定了坚实基础。对于理解和操作此类系统而言,掌握其基本原理以及帧格式结构显得尤为重要。进一步深入研究时可参考Bellcore和ITU-T发布的最新规范文档及相关专业术语词汇表以获取更详尽的信息。
  • DML和EML激
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    本文将介绍DML(直接调制激光器)和EML(电吸收调制激光器)的工作原理、技术特点以及在现代通信系统中的应用。 DML(直接调制激光器)与EML(电吸收调制激光器)是两种不同的光学器件,在通信领域有着广泛的应用。 **DML原理:** 直接调制激光器通过改变注入电流来调整其输出光的强度,实现信号传输中的数据编码。当电流增加时,发射出更多的光子;反之则减少。这种方式简单且成本较低,但存在带宽受限的问题,并可能产生较大的相位噪声。 **EML原理:** 电吸收调制激光器结合了DFB(分布式反馈)激光二极管和一个集成在其顶部的高速调制器。这种设计允许独立调节光发射强度与波长稳定性,从而提供更高的数据传输速率及更宽的工作带宽范围。此外,它还能有效减少相位噪声。 **两者之间的区别:** 1. **性能差异**: - EML通常具有更好的眼图和更低的抖动特性。 2. **成本因素**: - DML的成本相对较低,而EML由于其复杂的设计及制造工艺因而价格较高。 3. **应用范围**: - 对于长距离传输或需要高带宽的应用来说,EML是更优的选择;而对于短距通信或者预算有限的情况,则可能倾向于使用DML。
  • Vue项目
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    本文将简要介绍Vue项目的基本结构和组成部分,帮助初学者快速了解如何搭建和组织一个基础的Vue应用。 凡普信贷的移动端页面正在使用vue2.0进行重构,在基于vue-cli脚手架生成项目模板的基础上进行了若干改动,加入了vue-router、vuex等配套设施,并在本地开发服务器中增加了接口mock功能。此外还增加了一个构建服务器用于预览构建结果页面,前后端通过单页应用(SPA)的方式实现分离并相应地做了分离后的联调和部署方案。 以下是整个过程的简单介绍: 1. **Vue CLI**:Vue CLI 是一个快速创建 Vue.js 项目的脚手架工具。它提供了自动化配置、热更新以及构建优化等功能,大大简化了项目初始化的过程。 2. **Vue 2.0**:这是 Vue.js 的主要版本之一,引入了虚拟DOM、性能优化和更好的类型检查支持等特性。 3. **Vue Router**:这是一个官方的路由管理器,它允许在单页面应用程序(SPA)中实现页面间的导航和状态管理。通过定义路由规则可以轻松地按需加载组件并进行页面跳转。 4. **Vuex**:这是 Vue.js 的一个状态管理库,用于集中管理和维护组件之间的共享状态。 5. **接口Mock**:在前后端分离的开发模式中,前端开发者可以在后端接口未准备好时通过模拟数据来独立完成开发工作。本项目使用了 Express 框架搭建本地服务器,并实现了中间件以支持接口mock功能。 6. **组件化**:Vue.js 项目的应用通常被拆分成多个可重用的组件,这些组件由 Vue Router 根据路由规则动态加载和展示。 7. **单元测试**:通过 Jest 或 Mocha 等测试框架为每个组件编写对应的单元测试案例,并将它们放在 `testunitspecs` 目录下。运行 `npm run unit` 命令可以执行这些测试并生成覆盖率报告。 8. **前后端联调**:在分离的开发环境中,可以通过设置代理或者动态引入前端代码的方式解决跨主机问题。 9. **部署方案**:前端和后端代码分别存储于两个独立仓库中。构建完成后,将前端产物复制到后端工程进行统一打包发布。自动化工具如 Jenkins 或自定义脚本可以协助完成这一过程。 以上是关于Vue项目结构的详细介绍,涵盖了基础架构、开发流程、测试及部署等方面的关键点。通过这种方式组织和管理 Vue 项目能够提高团队协作效率并简化维护工作。
  • 高通MBN要总
    优质
    高通MBN(移动宽带网络)是高通公司开发的一项技术,旨在优化和加速移动设备上的数据连接。它支持多种网络类型,并提供无缝切换功能以确保最佳性能。 一、MBN介绍 二、MBN生成方式 三、MBN的OTA升级 四、高通PDC工具使用介绍
  • FFMPEG与函数
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    本简介旨在概述FFMPEG的内部架构及其关键函数,帮助开发者理解其工作原理和使用方法。 FFMPEG 解码流程方法以及 FFMPEG 中用到的各种方法的介绍。
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    本PDF介绍YOCTO项目的基本目录结构,帮助读者理解其组织方式和各部分功能,便于进行嵌入式Linux系统的构建与开发。 Yocto是一个强大的工具,用于构建自定义Linux发行版。理解其目录结构对于掌握如何在项目中使用它至关重要。 **bitbake目录**:这是Yocto的核心组件之一,作用是解释元数据文件并执行任务。当运行`bitbake`命令时,系统会创建和配置一个build目录,并将所有构建的文件放置在此处。 **build目录**:该目录用于存储用户的配置信息及工程构建产生的输出。在构建过程中,环境变量被设置于此,并且初始化所需的配置文件也会出现在这里。生成的所有中间结果和最终产物都组织在这个目录中。 **documentation目录**:此部分包含有关Yocto项目的文档说明,是获取相关信息的重要来源之一。 **meta目录**:元数据在此存放,对于构建自定义Linux系统来说非常关键。不同的子目录里有不同的配置文件和脚本,用于规定特定的建设方面: - **OECore**: 包含基础的元数据如recipes和common classes。 - **poky**: 拥有默认设置以支持构建任务的数据集。 - **yoctobsp**:包括板级支持包(BSP)配置文件。厂商可能在这里添加特定硬件需求的相关目录。 - **selftest**: 存放用于测试OE的recipes和附加信息文件。 - **skeleton**: 提供临时recipe,以便开发人员使用于创建新BSP或内核时参考。 - **scripts**:包括脚本以提供各种功能。这些路径通常被添加到环境变量中来调用系统命令。 在build目录下有以下子目录: - **conf**: 存储用户配置文件如`local.conf`,其中定义的定制化设置会覆盖其他地方默认值。 - **downloads**: 用于存储所有下载源代码的位置。为了提高编译效率,可以将其设为共享目录。 - **sstate-cache**:存放构建状态缓存以加速后续建设过程。 - **tmp**:包含各种输出文件如统计信息、BitBake的缓存和日志等。 - **work**: 包含与CPU架构相关的目录及工作信息缓存。 在meta目录下有以下子目录: - **classes**: 存放所有`.bbclass`文件,这些类提供通用代码供软件包使用。 - **conf**:存放核心配置文件如bblayers的设置。 - **machines**: 包含机器相关的配置文件。 - **distro**: 放置有关发行版本的信息。 - **machine-sdk**: 决定工具链是32位还是64位。 - **files**:含有许可证和构建系统所需的其他文档。 - **lib**:存放用于构建过程的Python库文件。 - **recipes-*目录**:包含各种软件包的建设信息,例如BSP、连接性、核心以及开发工具等。 综上所述,Yocto工程中重要的目录结构包括: - bitbake目录:BitBake执行相关的文件 - build目录:配置用户设置和构建输出。 - documentation目录:存放项目文档说明。 - meta目录及子目录: 存放元数据、特定的脚本等。 掌握这些信息对于定制化Linux系统的建设,以及系统开发与维护至关重要。尽管通用结构是标准化的,但具体到每个厂商或项目的实现可能会有所差异和调整。
  • 电反射开
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    光电反射开关是一种利用光束进行物体检测和位置识别的自动化控制装置,广泛应用于工业生产、物流输送等场景中。 光电开关是光电接近开关的简称。它通过检测物体对光束的遮挡或反射来判断物体是否存在。被测物不限于金属材质,任何能反射光线的对象都可以成为其检测目标。 工作原理如下:光电开关将输入电流在发射器上转换为光信号发出,接收器再根据接收到的光线强度或者有无来探测目标物体的存在与否。大部分光电开关采用的是接近可见光波长的红外线进行操作。 那么对于反射式光电开关大家是否有所了解呢?它又可以分为漫反射式和镜反射式两种类型。其中,漫反射式光电传感器集发射器与接收器于一体,在有被检测物经过时,会将从发射端发出的足够光线量通过物体表面反向至接受端。当接收到这些反射光后,该装置就会产生相应的开关信号反应。
  • YOLO图解析
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    本文章提供了一种简洁明了的方式,对流行的YOLO(You Only Look Once)目标检测模型的关键架构进行了深入浅出的解析。通过直观的简图帮助读者快速理解YOLO的核心设计思想及其工作原理。适合希望了解或学习YOLO模型的技术爱好者和研究人员参考阅读。 YOLO(You Only Look Once)是一种实时对象检测算法,在速度与准确率方面优于传统方法。本段落将通过分析YOLO的结构图来探讨其工作原理和技术要点。 首先,从结构上看,YOLO主要包括以下几个部分: 1. 输入层:经过预处理后的图像被送入神经网络。 2. 特征提取层:利用卷积神经网络(CNN)进行特征提取。 3. Detection Layer:预测边界框的位置和类别信息。 4. 输出层:输出检测结果,包括位置、类别及置信度。 YOLO的工作流程如下: 1. 图像预处理:对输入图像执行resize、归一化等操作。 2. 特征提取:使用CNN抽取图像特征。 3. 生成特征图:将得到的特征映射到相应的位置上。 4. 目标检测:通过Detection Layer预测边界框信息。 5. 非极大值抑制(NMS):运用该算法剔除重复或冗余的结果。 YOLO的核心技术包括: 1. Anchor Box机制,用于定位和分类边界框; 2. Intersection over Union (IoU),衡量预测与实际结果的匹配程度; 3. 损失函数采用均方误差(MSE)及交叉熵(Cross-Entropy)来优化模型参数; 4. 批标准化(Batch Normalization),提升模型在不同数据集上的表现能力。 理解YOLO结构图及其工作原理有助于深入掌握其背后的机器学习与计算机视觉理论。
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    本简介旨在概述和解释园区网络的基本架构、组成部分及其工作原理,帮助读者理解如何设计、实施及维护高效的园区网络环境。 本段落介绍园区网络架构的设计原则,并通过成功案例展示如何建设与优化网络以满足业务需求。