1.opencv棋盘格实现相机标定(附源码)
2.安卓手机虚拟相机操作教程及源码解析
3.ORB-SLAM2源码系列--局部建图线程（MapPointCulling和KeyFrameCulling）
4.苹果6s怎么添加相机源码
5.相机标定之张正友标定法数学原理详解（含python源码）
6.OpenHarmony Camera源码分析

opencv棋盘格实现相机标定(附源码)

       在理解相机标定的点数点数原理前，必须明确相机模型的相机相机四个坐标系：像素坐标系、图像坐标系、源码相机坐标系以及世界坐标系。点数点数像素坐标系的相机相机单位为像素，而图像坐标系则为归一化单位，源码波段捉妖源码具体单位（如mm或m）由深度值决定。点数点数畸变图像坐标通过相机标定得到的相机相机畸变参数校正，从而帮助理解内参矩阵与畸变系数的源码角色。图像坐标系与相机坐标系的点数点数转换需注意，这里的相机相机[Xc,Yc,Zc]代表物体在相机坐标系下的位置。相机坐标系与世界坐标系的源码转换则需理解相机位姿。

       使用OpenCV实现相机标定，点数点数首步是相机相机准备*7的棋盘格图像，可通过链接获取。源码确保从不同角度拍摄多张棋盘格图像，关键在于每张图像的角点应保持一致。不一致的图像应排除，确保图像走向一致。主要使用的OpenCV函数用于处理图像与坐标系的转换，具体函数使用可查阅相关文档。

       相机标定的结果通过重投影误差评估。核心代码简化了标定过程，有效提高效率。运行结果展示了棋盘格图像与标定后的结果对比，直观展示了标定效果。项目源码在链接中提供，适用于Ubuntu .系统。laravel项目源码使用者只需打印棋盘格，将拍摄的存储于指定文件夹，即可完成标定。

安卓手机虚拟相机操作教程及源码解析

       在数字化社会中，智能手机扮演着核心角色，拍照和录像已成为日常。本文将揭示如何在安卓手机上操作虚拟相机，并分享基础源码，助你理解其工作机制。

       虚拟相机是一种应用程序，能模拟真实摄像头，处理和修改视频流或图像，其灵活性和应用广泛，从视频通话到图像处理都有可能。要开始，确保你的开发环境已准备就绪。

       接下来，我们将通过Java创建一个基础虚拟相机应用，展示如何打开摄像头、建立捕获会话和设定捕获请求。记得，根据需求定制输出表面是关键步骤。

       完成应用编写后，将其部署到手机或模拟器，即可体验模拟摄像头的实时图像流。虚拟相机的应用潜力无穷，本文示例旨在引导你入门。vb 辅助源码

       通过本文，你将对安卓虚拟相机操作和开发有所领悟。如果在过程中遇到疑问，随时寻求帮助。最后，感谢访问：www.ruanjian.com，如需转发，请记得保留版权信息。

ORB-SLAM2源码系列--局部建图线程（MapPointCulling和KeyFrameCulling）

       ORB-SLAM2源码系列--局部建图线程详解

       MapPointCulling模块负责筛选新加入的地图点，确保地图质量。在ProcessNewKeyFrame函数中，新点被暂存于mlpRecentAddedMapPoints。筛选过程包括：

       根据相机类型设定不同的观测阈值

       遍历新点，若点已标记为坏点则直接从队列中移除

       若点的观察帧数少于预期值的%，或者观察相机数量少于阈值cnThObs，即使过了两个关键帧也会被删除

       只有经过三个关键帧且未被剔除的点，才会被认定为高质量点，仅从队列移除

       另一方面，KeyFrameCulling则针对共视图中的关键帧进行冗余检测。步骤如下：

       提取当前关键帧的共视关键帧，并遍历它们

       对于每个共视关键帧，检查其地图点：若至少有3个其他关键帧观测到，被认为是冗余点

       对于双目或RGB-D，仅考虑近距离且深度值大于零的地图点

       若关键帧%以上的有效地图点被判断为冗余，该关键帧将被标记为冗余并删除

       这样的筛选机制确保了地图数据的准确性和效率。

苹果6s怎么添加相机源码

       苹果6s设置appleid教程：　　1.在iPhone主屏上找到“AppStore”图标，点击打开　　2.打开AppStore应用商店以后，表格控件源码用手指向上滑动，点击底部的“登录”按钮　　3.在弹出的选项菜单中，点击“创建新AppleID”选项　　4.在选择国家和地区页面，默认是中国，点击“下一步”继续　　5.在条款与隐私页面，直接点击“下一步”继续　　6.在弹出的窗口中，继续点击“同意”按钮　　7.接下来进入AppleID的注册页面，先输入自己常用的邮箱作为AppleID，再输入二次相同的密码　　注：注意密码要求，需要有大写字母，不能少于8个字符。　　8.用手指在屏幕上向上滑动，接着填写安全信息，即常用的问题和答案　　9.填写自己的出生年月日，好了之后，点击右下角的“下一步”按钮　　.需要提供付款信息，这里选择银行卡为例，然后再输入自己的姓和名　　.用手指在屏幕上向上滑动，接着填写账单寄送地址，填写好后点击“下一步”按钮　　.显示注册成功，并提示我们前往我们用于注册ID的邮箱，验证这个AppleID

相机标定之张正友标定法数学原理详解（含python源码）

       探索相机标定的数学奥秘：张正友方法详解（附Python实现）

       相机标定，如同解构一个复杂的光学迷宫，其核心目标在于揭示相机内部参数的神秘面纱，以及它与现实世界之间的桥梁——外参矩阵。在这个过程中，张正友标定法犹如一个精密的中值滤波 源码指南针，引领我们通过棋盘格标定板，找到内在与外在的交汇点。

       理解标定原理

       - 相机标定的首要任务是理解相机的成像原理，包括理解相机内部的内参矩阵，它定义了镜头的几何特性，以及外参矩阵，描述了相机与三维空间的相对位置。畸变矫正则是为消除镜头对图像几何形状的扭曲影响。

       张正友法的基石

       - 张正友方法以棋盘格标定板为关键工具，通过在不同角度拍摄的图像中识别出其角点，这些角点在世界坐标系下的坐标与像素坐标之间建立起桥梁。通过一组方程，我们求解出内外参数矩阵，从而完成标定。

       解码标定步骤

       1. 世界坐标到像素坐标: 从至少4个标定板角点的物理坐标出发，构建齐次矩阵，为后续计算奠定基础。

       2. 内参矩阵的求解: 利用至少3张的6个特征点，利用正交关系找到旋转矩阵，进而计算出内参矩阵，赋予相机清晰的几何视野。

       3. 外参矩阵的揭秘: 保持内参不变，每张的外参矩阵通过相机的运动和世界坐标系的变化来计算，它们描绘了相机在空间中的运动轨迹。

       4. 畸变矫正的钥匙: 仅考虑径向畸变，通过角点坐标构建方程，运用最小二乘法求得矫正参数，使图像恢复几何清晰。

       张正友方法巧妙地将世界坐标系的标定板角点映射到相机坐标系，通过系数矩阵逼近畸变，但需要借助L-M算法进行优化，以减小误差。

       实践与代码

       实际操作中，首先要拍摄多角度的棋盘格图像，然后通过特征检测提取角点，接着运用OpenCV的Python接口进行内参和外参的求解，最后利用优化算法调整畸变参数。每一步都犹如解开一个数学谜题，一步步将复杂的世界图像简化为精确的数学模型。

       这就是张正友标定法的数学原理和Python实践的概览，它在相机标定领域中发挥着不可或缺的作用，帮助我们理解并掌握这个关键的图像处理技术。

OpenHarmony Camera源码分析

       当前，开源在科技进步和产业发展中扮演着越来越重要的角色，OpenAtom OpenHarmony（简称“OpenHarmony”）成为了开发者创新的温床，也为数字化产业的发展开辟了新天地。作为深开鸿团队的OS系统开发工程师，我长期致力于OpenHarmony框架层的研发，尤其是对OpenHarmony Camera模块的拍照、预览和录像功能深入研究。

       OpenHarmony Camera是多媒体子系统中的核心组件，它提供了相机的预览、拍照和录像等功能。本文将围绕这三个核心功能，对OpenHarmony Camera源码进行详细的分析。

       OpenHarmony相机子系统旨在支持相机业务的开发，为开发者提供了访问和操作相机硬件的接口，包括常见的预览、拍照和录像等功能。

       系统的主要组成部分包括会话管理、设备输入和数据输出。在会话管理中，负责对相机的采集生命周期、参数配置和输入输出进行管理。设备输入主要由相机提供，开发者可设置和获取输入参数，如闪光灯模式、缩放比例和对焦模式等。数据输出则根据不同的场景分为拍照输出、预览输出和录像输出，每个输出分别对应特定的类，上层应用据此创建。

       相机驱动框架模型在上层实现相机HDI接口，在下层管理相机硬件，如相机设备的枚举、能力查询、流的创建管理以及图像捕获等。

       OpenHarmony相机子系统包括三个主要功能模块：会话管理、设备输入和数据输出。会话管理模块负责配置输入和输出，以及控制会话的开始和结束。设备输入模块允许设置和获取输入参数，而数据输出模块则根据应用场景创建不同的输出类，如拍照、预览和录像。

       相关功能接口包括相机拍照、预览和录像。相机的主要应用场景涵盖了拍照、预览和录像等，本文将针对这三个场景进行流程分析。

       在分析过程中，我们将通过代码注释对关键步骤进行详细解析。以拍照为例，首先获取相机管理器实例，然后创建并配置采集会话，包括设置相机输入和创建消费者Surface以及监听事件，配置拍照输出，最后拍摄照片并释放资源。通过流程图和代码分析，我们深入理解了拍照功能的实现。

       对于预览功能，流程与拍照类似，但在创建预览输出时有特定步骤。开始预览同样涉及启动采集会话，并调用相关接口进行预览操作。

       录像功能则有其独特之处，在创建录像输出时，通过特定接口进行配置。启动录像后，调用相关方法开始录制，并在需要时停止录制。

       通过深入分析这三个功能模块，我们对OpenHarmony Camera源码有了全面的理解，为开发者提供了宝贵的参考和指导。

       本文旨在全面解析OpenHarmony Camera在预览、拍照和录像功能上的实现细节，希望能为开发者提供深入理解与实践的指导。对于感兴趣的技术爱好者和开发者，通过本文的分析，可以更深入地了解OpenHarmony Camera源码，从而在实际开发中应用这些知识。

THREEJS OrbitControls核心功能解读

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       OrbitControls 是 THREEJS 中最常用的控制器，主要功能是实现以目标为焦点的旋转、缩放和相机平移，使场景中的物体产生变换效果。下面我们将深入解析 OrbitControls 的核心源码和实现原理。

       设置焦点并以焦点为中心旋转，主要通过构建一个球坐标系，其中目标点作为球心，相机与目标点之间的距离作为球的半径。通过旋转 theta 和 phi 来调整相机在球坐标系中的位置，实现围绕焦点的旋转效果。

       在构建球坐标系的过程中，若考虑相机默认的 up 轴为 y 轴，代码中包含的获取变换量的步骤显得多余。然而，当相机 up 轴发生变化时，通过 setFromUnitVectors() 方法可以确保相机与世界坐标系 y 轴之间的同步变换，从而实现实际的旋转效果。

       缩放功能方面，PerspectiveCamera 和 OrthographicCamera 有不同的投影属性，因此在缩放时，PerspectiveCamera 通过控制相机距离的远近更加合适。而 OrthographicCamera 则直接通过 zoom 属性进行缩放控制。在更新函数中，spherical.radius *= scale; 表示调整相机远近，而 scale = 1; 的设置确保了每次缩放操作基于当前状态进行，避免了控制失效的问题。

       移动操作的计算方法与旋转操作类似，实现了相机平移，整体逻辑保持一致。

       总之，OrbitControls 的核心在于构建一个以目标为中心的球坐标系，并通过鼠标操作调整 theta、phi 和 zoom 参数，实现丰富的视角变换效果。在深入理解 OrbitControls 的源码后，开发者可以更好地掌控场景的视觉表现。

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