0x00 前言 Unity的AR Foundation通过上层抽象,对ARKit和ARCore这些底层接口进行了封装,从而实现了AR项目的跨平台开发能力. 而苹果的CoreML是一个可以用来将机器学习模型与iOS平台上的app进行集成的框架. 本文以及本文结尾处的demo工程,将介绍和演示如何使Unity的AR Foundation与苹果的CoreML一同工作,以实现使用我们的手来和虚拟物体进行交互的功能. Unity AR Foundation手部检测   本文参考了Gil Nakache的文

OpenCV 可以使用光流法检测物体运动,贴上代码以及效果. // opticalflow.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // Example 10-1. Pyramid Lucas-Kanade optical flow code // /* *************** License:************************** Oct. 3, 2008 Right to use this code in any

http://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/51767036 原文标题为“R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ”,作者代季峰 1,14年毕业的清华博士到微软亚洲研究院的视觉计算组,CVPR 16 两篇一作的会议主持人~ ╰(°▽°)╯ 同时公布了源码~ 2 后面主要内容为原文随便的翻译或概括.必有不紧贴原文原意之处,曲解请指出,否则求放过~

前段时间通过Unity 3d打包测试对比ARCore与ARKit环境探针的效果的过程中,在Google AR Core官网下载到了ARCore for Unity SDK,但是在苹果官网却没有找到ARKit for Unity SDK.于是我想在Unity AssetStore也许能找到,结果也是没有,经过多方查询才知道,原来Unity AssetStore早在2018年就下线了ARkit,Unity自己构建了一个AR开发平台,这就是AR Foundation. 什么是AR Foundation

需求: 类似NPC血条,当NPC处于摄像机视野内,血条绘制,且一直保持在NPC头顶. 开始: 网上查找资料,然后编写代码: public RectTransform rectBloodPos; void Update () { * Time.deltaTime, , ); , , Input.GetAxis ( * Time.deltaTime); Vector2 vec2 = Camera.main.WorldToScreenPoint (this.gameObject.transform.p

1 语义分割 语义分割是对图像中每个像素作分类,不区分物体,只关心像素.如下: (1)完全的卷积网络架构 处理语义分割问题可以使用下面的模型: 其中我们经过多个卷积层处理,最终输出体的维度是C*H*W,C表示类别个数,表示每个像素在不同类别上的得分.最终取最大得分为预测类别. 训练这样一个模型,我们需要对每个像素都分好类的训练集(通常比较昂贵).然后前向传播出一张图的得分体(C*H*W),与训练集的标签体求交叉熵,得到损失函数,然后反向传播学习参数. 然而,这样一个模型的中间层完全保留了图像的大

内容涉及:二值图像转换 / 检测连通区域面积 / 在原图上画框等 import cv2 import numpy as np for n in open('list.txt'): # list.txt为目标文件列表 path = n[:-1] # 去除文件路径的换行符 img = cv2.imread(path) gray =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像转灰度 ret, binary = cv2.threshold(gray, 75, 25

当然这个模型参数,最好用自己的,否则不够精确,我自己的还没训练完. from matplotlib import pyplot as plt import gluoncv from gluoncv import model_zool_zoo,data,utils net = model_zoo.get_model('faster_rcnn_resnet50_v1b_voc',pretrained = True) x, orig_img = data.transforms.presets.rcnn

在Opencv初接触,图片的基本操作这篇手记中,我介绍了一些图片的基本操作,视频可以看作是一帧一帧的图片,因此图片操作其实是视频操作的基础,这篇手记就来讲讲OpenCV中的视频操作,并实现一个用笔记本自带的摄像头探测人脸的小功能,最后会把人脸提取出来并保存,作为后续用卷积神经网络进行人脸识别的训练数据. 本地视频读取 OpenCV中是通过创建一个VideoCapture对象来捕获视频,这里先以读取和播放本地视频为例: import cv2 cap = cv2.VideoCapture('clem

ThreeJS系列1_CinematicCameraJS插件详解 接着上篇 ThreeJS系列1_CinematicCameraJS插件介绍 看属性的来龙去脉 看方法作用 通过调整属性查看效果 总结 1. 属性的来龙去脉 type // 描述信息 this.type = 'CinematicCamera'; shaderSettings 初始化代码 this.shaderSettings = { rings: 3, samples: 4 }; 使用地点 this.postprocessing.m

在UE4中,相机距离一个物体太近,物体就会被裁剪,这个距离是一个全局设定,无法单个相机设置. 项目设置:

Unity正交相机智能包围物体(组)方案 目录 Unity正交相机智能包围物体(组)方案 一.技术背景 二.相关概念 2.1 正交摄像机 2.2 正交相机的Size 2.3 相机的Aspect 2.4 包围盒 三.解决方案 3.1 求物体的包围盒 3.2 正交相机参数设置--位置.Size 3.2.1 正交相机位置计算 3.2.2 正交相机Size计算 四.总结 一.技术背景 今晚是双十一,祝大家剁手愉快啊明天还得做个快乐的打工人,哈哈_~ 进入正题,最近要做个小地图显示,网上也有许多相关文章或

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文阅读时间约5分钟 本文翻译自卡内基梅隆大学 Chris asteroid 三维视觉技术的选择 传感器参数及定义 LIDAR & ToF 相机 & 双目相机介绍 工作原理 优缺点 采样数据比较 测试及极端情况测试 三维成像技术原理和应用想必大家在之前的文章中了解过啦,今天想给大家比较一下LIDAR.ToF 相机以及双目相机,并且还有一些直观的测试数据来展示各自的优缺点,是骡子是马拉出来溜溜! 传感器参数及定义 如何评

感觉是机器翻译,好多地方不通顺,凑合看看 原文名称:Complex-YOLO: An Euler-Region-Proposal for  Real-time 3D Object Detection on Point Clouds原文地址:http://www.sohu.com/a/285118205_715754代码位置:https://github.com/Mandylove1993/complex-yolo(值得复现一下) 摘要.基于激光雷达的三维目标检测是自动驾驶的必然选择,因为它直接关

一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo,也算是对上个阶段学习的一个总结. 由此,便采购了一个摄像头,在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法. 代码如下: # coding: utf-8 ''' @author: linxu @contact: 17746071609@163.com @time: 2021-07-26 上午11:54 @desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法 @Ref: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutor

0x00 - 前言 我从去年就开始对AR(Augmented Reality)技术比较关注,但是去年AR行业一直处于偶尔发声的状态,丝毫没有其"异姓同名"的兄弟VR(Virtual Reality)火爆.至于MR(Mixed Reality)更像是Google Glass事情之后对AR的洗白.但是今年AR行业出了件大事,没错,别左右看了,说的就是你 —— Pokemon GO.暂且不讨论这款游戏是不是AR游戏,毕竟争议挺大,但是这款游戏着实是让AR火了一把.AR应用开发貌似也有了燎原之

为了增加游戏的乐趣性,我对项目进行了Unity3D的引入,经过一番折腾,终于做出了一个基本的AR探索模式的基本雏形. 途中的小方块就是虚拟物体,因为是静态图片,所以也不能看出什么来,只能文字形容一下:方块自身带有自转功能,且所有的方块是围绕着Unity主摄像机公转,这就像太阳系. 上面都是废话,实际跟AR有关系的效果是这样的: 场景本身是一个具有东南西北指向的坐标系,然后我们的主摄像机(打开应用后的镜头)就处于所有方块的中间,也就是公转中心,而主摄像机本身加入了陀螺仪传感器,会跟着手机实际镜头的

前言 尽管每辆汽车都有后视镜,但不可避免地都存在一个后视镜的盲区,倒车雷达则可一定程度帮助驾驶员扫除视野死角和视线模糊的缺陷,提高驾驶安全性.上一节已经分析清倒车雷达的语音模块(上一节),本节将深入分析测距模块的设计. 一.倒车雷达的发展 第0代倒车雷达:“倒车请注意”!只要司机挂上倒档,它就会响起.(然并卵) 第1代倒车雷达:在距车1.5~1.8m处有障碍物,蜂鸣器就会工作,距离越近蜂鸣器越急促.(没有显示,考验司机耳力) 第2代倒车雷达:数码管显示距离数字,3色波段绿.黄.红分别表示安全.警

版权声明:本文由王梓原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/168 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 最近我负责开发了一个跟Android相机有关的需求,新功能允许用户使用手机摄像头,快速拍摄特定尺寸(1:1或3:4)的照片,并支持在拍摄出的照片上做贴纸相关的操作.由于之前没有接触过Android相机开发,所以在整个开发过程中踩了不少坑,费了不少时间和精力.这篇文章总

什么是AR 在介绍增强现实(AR)之前,需要先说说虚拟现实(VR) 虚拟现实是从英文Virtual Reality 一词翻译过来的,简称VR.VR 技术是采用以计算机技术为核心的技术,生成逼真的视.听.触觉等一体化的虚拟环境,用户借助必要的设备以自然的方式与虚拟世界中的物体进行交互,相互影响,从而产生亲临真实环境的感受和体验. 而增强式VR 系统简称增强现实(Augmented Reality),就是我们经常说的在手机上应用比较多的AR了.它既允许用户看到真实世界,同时也能看到叠加在真实世界上的