ToF相机属于一种非接触式光学传感器,通过计算发射激光的飞行时间获取对应像素的深度信息.就非接触式距离测量方法而言,其分类可用下表表示如下: 1.1 ToF传感器基础 一个逐点式的ToF传感器采用了雷达原理估计场景点的径向距离.简单来说,就是通过计算光从发射到经场景点反射后的飞行时间.为了测量整个场景表面而不是几个场景点,很多距离测量系统集成了一个逐点式ToF传感器在一个场景扫描机构上.不同于那些通过逐点扫描方式获取场景几何结构的ToF传感器,矩阵式深度传感器通过将很多ToF传感器集成到一个阵列

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

TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后利用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行时间来得到目标物的距离.TOF的深度精度不随距离改变而变化,基本能稳定在cm级. 1 TOF相机的特点: 相对二维图像,可通过距离信息获取物体之间更加丰富的位置关系,即区分前景与后景 深度信息依旧可以完成对目标图像的分割.标记.识别.跟踪等传统应用 经过进一步深化处理,可以完成三维建模等应用 能够快速完成对目标的识别与追踪 主

http://www.voidcn.com/blog/lg1259156776/article/p-6302915.html 1.1 TOF初探 TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离.这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息.TOF相机与普通机器视觉成像过程也有类似

TOF 简介 TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离.这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息.TOF相机与普通机器视觉成像过程也有类似之处,都是由光源.光学部件.传感器.控制电路以及处理电路等几部单元组成.与同属于非侵入式三维探测.适用领域非常类似的双目测量系统相比

目录(?)[-] 11 TOF初探 12 TOF研究机构 13 TOF之应用领域 14 TOF相机特点 2 深度相机比较 1 MESA系列介绍 2 PMD Tec系列 3 NATAL 4 primeSense 1.1 TOF初探 TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离.这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,

TOF摄像机可以替代Flash激光雷达吗? 一．基于ToF技术的Flash激光雷达 基本成像原理上ToF Camera与LiDAR相同,都采用飞行时间测距技术(包括利用APD或SPAD的直接测距法,和相干波调制的间接测量法).不同之处在于应用的场景.结构设计和发射光波长存在不同. 洛伦兹I系列产品采用ToF测距原理,激光工作波长850nm,最远可以探测到50m,视场角达60°x 45°,可输出QVGA(320 x 240)尺寸的深度图.灰度图及点云图,最高帧速可达120FPS,测距精度为2cm或

1  3D 视觉 常见的三维视觉技术,包含双目.ToF.激光三角.结构光等,如下图:     1)毫米级 双目.ToF.结构光(散斑)的精度为 mm 级,多见于消费领域,如:导航避障,VR/AR,刷脸支付等                  2)微米级 线激光.结构光(编码)的精度是 um 级,主要应用在工业领域,如:表面缺陷检测.三维测量等            3)纳米级 另外,还有 nm 级精度的光谱共焦技术,可用于透明材质物体的三维测量 2  激光三角法 按照激光投射的不同模式,激光三角

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:解洪文 导语 随着最近几年机器人.无人机.无人驾驶.VR/AR的火爆,SLAM技术也为大家熟知,被认为是这些领域的关键技术之一.本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍,分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点,并对SLAM的未来进行展望. 1. SLAM技术 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),同步定位与地图构建,最早在机器人领域提出,它指的是:机器人从未知环境的未知地

----ROSCon2012-2017----来源链接:https://roscon.ros.org           近三年ROSCon(2015-2017)都会将会议视频录像和文档公开~以下为机器翻译~ ----2017---- ROSCon将于2017年9月21日至22日在加拿大温哥华举行! 那就是在加拿大温哥华温哥华会议中心的同一地点发生的IROS之前的星期四和星期五.所以如果你打算到IROS旅行,只需要加上几天的旅程,这样你可以加入我们在加拿大温哥华的ROSCon. 注册 ROSCo

一.研究背景 视觉SLAM需要获取世界坐标系中点的深度. 世界坐标系到像素坐标系的转换为(深度即Z): 深度的获取一共分两种方式: a)主动式 RGB-D相机按照原理又分为结构光测距.ToF相机 ToF相机原理 b)被动 被动式无法精确得到点的深度值,因此存在深度的估计问题,按照主流相机的种类可以分为双目相机估计以及单目相机估计. 接下来详细介绍双目系统以及单目SLAM系统的深度估计问题 二.双目系统 双目相机模型如下图所示: (图源<视觉SLAM十四讲>) 要计算深度z,需要已知世界坐标系中

百度百科的定义.此文引用了其他博客的一些图像,如有侵权,邮件联系删除. 申明一下,SLAM不是一个算法,而是一个工程. 在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识..而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息. 三维重建根据时间和场景的粒度不同需要引入不同的定义和工程化方法: 一.

1 简介 这篇博文将介绍一个简单易用的3D传感器仿真器,可以用来模拟Lidars,立体视觉,基于时间飞行技术的ToF相机和微软的Kinect实时产生3D点云数据.Glidar仿真器并不是针对特定的某一类3D传感器,它几乎可以用来替代目前任何一种市面上的深度传感器.通过导入的目标的三维模型,实时地产生目标的3D点云数据,并可以将生成的点云数据保存,可视化,或者发布的一个传输控制协议TCP的套接字.如果有对于复杂动力学场景的需求,还可以通过TCP连接实现物理仿真. Fig.1  Glidar 生成点

写在前面: 这是这个系列的第一篇 本系列主要从零开始深入探索ROS(机器人操作系统)的导航和规划. 这个系列的目标,是让大家了解: 1.ROS的导航是怎么实现的 2.认识ROS里各种已有的导航算法,清楚的了解到每一个参数的作用,以及ROS的源码是怎么设计的 3.和大家一起看看学术界和工业界在导航领域的相关发展.学会如何重写ROS的源码,使用ROS的接口来实现一些导航算法/论文 本篇目标: 1.了解什么是导航(主要是室内导航) 2.游戏世界中的导航是怎么样的 3.游戏世界的导航在真实世界会遇到哪些

算法原理请参考此文:  kinect fusion 3D重建基本算法  http://log.csdn.net/xiaohu50/article/details/51592503 三维重建为三维空间实体建立适合计算机表示和处理的三维数学模型,建立一个相对于真实三维世界坐标系的计算机世界坐标系中的三维映射模型. 三维重建的关键因素为尺度(点的邻域覆盖单位).相对位置(刚体物体的体元相对位置及位置映射).原点位置. 对于尺度问题,通常有两种解决方法.第一种,直接得到实体到计算机世界坐标系的绝对映射关

最近公司项目用到手机拍照的问题,好不容易在网上copy了一些代码,但是运行起来一大堆bug,先是三星手机上运行程序直接崩掉,debug了一下原来是onActivityResult中data返回为空,找了资料,说是部分手机,特别是三星手机会出现这个问题,那不行啊,得解决问题,总不能提示用户换手机吧,既然不能接收到data,那就直接拿uri操作呗,好不容易解决掉这个问题,又出现了OOM的问题,再接着还出现了图片角度不对的问题,所幸是都解决啦,现在把代码提取出来,方便下次使用,先看运行的效果.

ALD技术,相机去噪,图像传感器 1. 作为镜片的防反射涂层技术被关注的ALD(atomic layer deposition)的引入趋势. (a)为什么需要一种新的防止反射的涂层技术? ALD被认为是最有前途的防止反射的涂层技术吗? 原子层沉积(ALD)是将物质以单原子膜形式一层一层镀在基底表面的技术.原子层沉积是化学气相沉积(CVD)的一种,是一种新型薄膜沉积技术,具有成膜均匀性极优.成膜密度极好.薄膜纯度高.台阶覆盖性优.可低温沉积等优点,可以广泛应用在微纳电子.纳米材料制造领域,全球多个

最近在写关于相机跟随的逻辑,其实最早接触相机跟随是在Unity官网的一个叫Roll-a-ball tutorial上,其中简单的涉及了关于相机如何跟随物体的移动而移动,如下代码: using UnityEngine; using System.Collections; public class CameraController : MonoBehaviour { public GameObject player; private Vector3 offset; void Start () { o

0x00 - 前言 之前做一些移动端的AR应用以及目前看到的一些AR应用,基本上都是这样一个套路:手机背景显示现实场景,然后在该背景上进行图形学绘制.至于图形学绘制时,相机外参的解算使用的是V-SLAM.Marker-Based还是GPS的方法,就不一而足了. 所以说要在手机上进行现实场景的展现也是目前AR应用一个比较重要的模块.一般来说,在移动端,基本上都是使用OpenGL ES进行绘制.所以我们优先考虑使用OpenGL ES进行相机的绘制.当然,有些应用直接利用iOS的UIImage进行相机

本章节主要为之前项目 JXHomepwner 添加照片功能(项目地址).具体任务就是显示一个 UIImagePickerController 对象,使用户能够为 JXItem 对象拍照并保存.拍摄的照片会和相应的 JXItem 对象建立关联,当用户进入某个 JXItem 对象的详细视图的时候,可以看见之前拍摄的照片. 照片的文件可能很大,最后与 JXItem 对象的其他数据分开保存.我们将建立一个用于存储数据的类 JXImageStore ,负责保存 JXItem 对象的照片.JXImageSt