数码相机

工信部“人工智能+”制造行动点亮CES Asia 2025工业和信息化部积极响应时代发展需求，将开展“人工智能+”制造行动，全力推进智能工厂梯度培育，并持续培育一批掌握核心技术、深耕细分行业的智能制造系统解决方案供应商。这一重大举措无疑为即将到来的CES Asia 2025（赛逸展）注入了强大动力与新的看点。

ROS2 python编写 intel realsense D405相机节点通过launch.py启动多个相机并发送图像话题，基于pyrealsense2库ROS2 humble安装rviz工具:(用于可视化测试我们的脚本)在工作空间的src/目录下创建了dobot_camera功能包，在该功能包目录下创建了dobot_camera/文件夹用于存放功能包源码及驱动依赖，其中dobot_camera.py为功能包节点源码，定义了一个节点初始化并不断接收一个相机的图像帧并往外发送数据；camera.py及realsense_camera.py是白嫖的越疆机器人 xTrainer基于pyrealsense2的相机驱动代码。

【ORB-SLAM3:相机针孔模型和相机K8模型】在ORB-SLAM3中，相机的建模是 SLAM 系统的核心之一，因为它直接影响到如何处理和利用图像数据进行定位和地图构建。ORB-SLAM3 支持不同的相机模型，其中包括针孔模型和鱼眼模型（K8 模型）。下面分别介绍这两种模型。

基于深度学习多图像融合的屏幕缺陷检测方案公司项目，已申请专利。深度学习作为新兴技术在图像领域蓬勃发展，因其自主学习图像数据特征的性能避免了人工设计算法的繁琐，精准的检测性能、高效的检测效率以及对各种不同类型的图像任务都有比较好的泛化性能，使得深度学习技术在图像领域得到广泛应用，包括图像检测、图像分类、图像重构等。

相机内外参知识已知相机的内外参数矩阵，可以求得相机在世界坐标系下的原点坐标。这里需要理解几个概念：外参数矩阵通常由旋转矩阵 R R R和平移向量 t t t组成，它们一起描述了从世界坐标系到相机坐标系的转换。如果要计算相机原点在世界坐标系中的位置，则需要考虑这个变换的逆变换，即从相机坐标系到世界坐标系的变换。

妄想出头的工业炼药师

imu相机EKFethzasl_sensor_fusion/Tutorials/Introductory Tutorial for Multi-Sensor Fusion Framework - ROS Wiki

合方圆～小文

工业摄像机基于电荷耦合器件的相机工业摄像机系列产品及其识别技术的详细介绍：一、工业摄像机概述工业摄像机是利用光学成像技术获取视觉信息，并通过图像处理算法分析这些信息的设备。它通常具有高图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等特性，适用于各种复杂的工业环境。

资源补给站

大恒相机开发（1）—Python调用采集彩色图像并另存为本地这段代码是一个Python程序，用于从大恒相机采集彩色图像，并将其保存到本地。前面需要自己修改下频率和采集的次数

OAK中国_官方

四相机设计实现全向视觉感知的开源空中机器人无人机基于深度学习的OmniNxt全向视觉算法+OAK-4p-New 全景硬件同步相机系统实现复杂纯视觉稳定性不高

解锁BL后的K40降级https://miuiver.com/miflash/https://xiaomirom.com/series/ 下载ROM包，12.0.8比较好

相机与NAS的奇妙组合，如何使用相机拍照自动上传或备份到NAS哈喽小伙伴们好，我是Stark-C~对于喜欢使用专业器材拍照摄影的小伙伴来说，想要将相机存储卡中的照片或视频导出到电脑上，要么是使用数据线直接和相机连接，要么拔卡使用读卡器连接电脑，虽说谈不上多麻烦，但是如果需要导出的次数多了也挺繁琐的。

飞鸟酱的论文diary

World-Grounded Human Motion Recovery via Gravity-View Coordinates目录摘要1 引言2 相关工作3 方法3.1 全局轨迹表示3.2 网络设计3.3 实现细节4 实验4.1 数据集和指标

图漾相机-ROS1_SDK_ubuntu版本编译(新版本)注意修改配置文件都要重新cakin_makesrc/percipio_launch/launch/percipio.launch.xml用于配置相机启动时加载的默认参数，一般配置好不需要动态修改的参数会放在这里。如：指定相机的 SN 或 IP、配置网络重传、组件配置（配置 color 和 depth 的分辨率、配置 SGBM 参数或者 ToF 相关参数，配置畸变校正是否打开等）。

相机标定中的相机模型在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定。简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵P的过程。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，摄像机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响摄像机工作产生结果的准确性。其标定的目的就是为了相机内参、外参、畸变参

白平衡和色彩偏移使用（富士）1 如果不会用，就用白色优先，我们一般都是拍人，用白色优先皮肤就不会偏色，不会让环境影响太大2不用自动

基于matlab的单目相机标定链接：单目相机标定（使用Matlab）用Matlab对单目相机参数的标定步骤（保姆级教程）调用摄像头代码（用于测试摄像头是否可用）：

焦距与视差的关系及其对深度估计的影响在计算机视觉和立体视觉中，深度估计是一个关键任务。通过两个相机拍摄同一场景，可以计算出每个像素的深度信息，而视差是这一过程的基础。视差是指在左右图像中，相同物体的像素位置差异。焦距，作为相机的重要参数之一，直接影响视差的大小和深度估计的精度。那么，焦距和视差之间到底有怎样的关系呢？为什么焦距越长，物体在左右图像中的视差越大，从而使得深度估计更加准确？本文将详细探讨这个问题。

短波红外相机短波红外相机搭载采用 SenSWIR 技术的 Sony 高灵敏度传感器，能捕获到400nm~1700nm范围的可见光-短波红外宽波段图像信息，该相机可替代传统的“可见光相机+短波红外相机”双相机检测方案，降低系统成本、提高处理速度、扩大检测范围，其宽谱带特性适合多光谱应用，在半导体、光伏、农业、印刷等行业的AOI设备中更为适用。

10个富士胶片模拟的设置1、色彩的加减控制全局的饱和度增减；2、色彩效果只提升暖色系饱和度；3、FX蓝色大幅度提升蓝色系饱和度；

深度与视差的关系及其转换在计算机视觉和立体视觉中，深度和视差是两个重要的概念。理解这两者之间的关系对于实现立体图像处理、三维重建以及深度估计至关重要。在这篇博客中，我们将深入探讨深度和视差的概念，并介绍它们之间的转换关系。