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Github计算机开源视觉项目

汽车电子技术 来源:云深之无迹 作者: 云深之无迹 2023-02-22 09:57 次阅读

今天有空,在GitHub翻了各种库,挑出下面有意思的库~

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Open.HD 使用现成的商业 (COTS) WiFi 适配器,但它不会在标准 WiFi 模式下运行它们,这不适合低延迟或超长距离视频传输。相反,Open.HD 以类似于简单广播的方式配置 WiFi 适配器,很像你可能已经在使用的模拟视频传输硬件。

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这个 GoPro Hero 5 Session 设置谨慎地每两秒拍摄一张新照片,然后将其流式传输到用户的手机。这允许用户使用手机放大图像,以识别远处的街道标志、车牌和地址。

因为 GoPro 相机拍摄 4K 分辨率的照片 - 变焦能力非常棒。照片也会自动删除,以节省相机 SD 卡上的空间。

这个我是觉得可以作为一种视力的补偿出现。结合眼动追踪,注视点的放大,标记等。

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手眼标定库

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RAW 到 RGB 映射方法和 PyNET CNN 的实现。该模型经过训练,可以将直接从移动相机传感器获得的RAW Bayer 数据转换为使用专业佳能 5D DSLR 相机拍摄的照片,从而取代整个手工制作的 ISP 相机管道。提供的预训练 PyNET 模型可用于从使用 Sony Exmor IMX380 相机传感器捕获的 RAW (DNG) 图像文件生成全分辨率12MP 照片。可以在此处找到此方法针对 Huawei P20 和 BlackBerry KeyOne 智能手机的更多可视化结果。

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主要目标是制作一个非常快速的加载器,适用于 75% 的相机,并且能够以接近最佳速度解码 RAW 文件。最后 25% 的相机可以由更通用的加载器提供服务,或者将它们的图像转换为 DNG——作为旁注,DNG 通常比你的相机压缩得更好。

其实就是算法版本的ISP实现。

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用于使用 SLAM 和 Structure from Motion 技术捕获视频和 IMU 数据以用于 3D 重建的 Android 应用程序。

这个 Android 应用程序是一个数据收集工具,供研究人员使用同时定位和映射 (SLAM) 和运动结构 (SfM)。

它以约 30Hz 的频率记录相机帧,以约 100Hz 的频率记录惯性测量单元 (IMU) 数据,并同步到同一时钟,前提是Android 设备支持它。相机帧存储到 H.264/MP4 视频文件中,帧元数据与 IMU 数据一起存储在 protobuf3 文件中。

现代智能手机和 3D 重建的一个主要问题是它们都具有光学图像稳定 (OIS),这意味着每一帧都有不同的相机参数。此外,在许多 Android 设备上,它无法被禁用,并且很少有少数实际提供镜头移动的数据。如果您在录制期间启用此功能,VideoIMUCapture 会显示明确的警告,并且包括光学图像稳定和数字视频稳定 (DVS) 的设置。

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FujiHack 是一款可以在 Fujifilm X/GFX/HS/F/Z/Pro 相机上运行的软件/hack。

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Awesome的项目,可惜我没有这个相机

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Flowshutter是一款定制相机遥控器。当与现成的硬件结合使用时,这将为 Gyroflow 提供灵活可靠的外部摄像机运动记录器。它可以提供相机视频记录和运动记录器(betaflight/emuflight FC)记录的精确同步。

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瞳孔半径检测算法

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一个纯FPGA实现的工业相机,感觉非常有挑战性的项目

https://github.com/jeeliz/jeelizPupillometry
https://github.com/gyroflow/flowshutter
https://fujihack.github.io/structure/
https://developer.android.com/reference/android/hardware/camera2/CameraCharacteristics#SENSOR_INFO_TIMESTAMP_SOURCE
https://github.com/DavidGillsjo/VideoIMUCapture-Android
https://www.youtube.com/watch?v=xjx4mbZXaNc
https://build.opensuse.org/project/monitor/graphics:darktable:master
https://rawspeed.org/
https://github.com/aiff22/PyNET
http://people.ee.ethz.ch/~ihnatova/pynet.html#demo
https://github.com/jhu-lcsr/handeye_calib_camodocal
https://github.com/Makeathon-NU/Street-Sight
https://github.com/OpenHD/OpenHD
https://openhd.gitbook.io/open-hd/
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