目录前期准备工作：1. 竞品分析2.确定测试标准和对比机3.硬件选型4.算法选型5.OTP烧录7.Golden挑选Tuning基础环境:预览测试:拍照测试:录像测试:RAW:OTP:Lens:Sensordrive:AF:AE:闪光灯:3AExif/dump/log:前期准备工作：在一个完整的项目中，Cameratuning前期会进行竞品分析、硬件选型、算法选型、OTP烧录、Golden挑选、cameratuning环境搭建。1. 竞品分析1.竞品分析是用系统的方法分析其他手机camera的器件和效果表现，了解其他手机camera的技术特点和实力。器件从模组、马达、镜头、sensor、有无OI

 背景在APP开发中会有很多业务使用到Camera，对于一些基础的功能，调用系统的拍摄功能就可以满足要求。但是需要自定义UI界面时，例如将摄像头捕获的视图展示在页面上的时候就需要使用到Camera这个类了。本篇会介绍哪些知识点：什么是SurfaceView？有什么作用？何为双缓冲机制？相机涉及到方向的概念，如何旋转到正确的方向？Camera常用的API及相关属性。Camera的调用流程。如何设置参数，适配预览区域大小？如何切换前后摄像头。SurfaceView1、为什么需要SurfaceViewAndroid系统默认设定的刷新频率是60FPS(每隔16.6ms底层会发出VSYNC信号重绘界面)

Wei,Yi,etal.“Surroundocc:Multi-camera3doccupancypredictionforautonomousdriving.”ProceedingsoftheIEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision.2023.重点记录将占用网格应用到多个相机构成的3D空间中;使用BEVFormer中的方法获取3D特征,然后使用交叉熵损失计算loss;和BEVFormer区别是BEV中z轴高度为1,这里为获取3D特征不能设置为1,文中为16;注意会生成不同尺度的3D特征,会在每个尺度上做一个监督;提出了稠密占用网格语义标签生

如果你受够了网上那些乱七八糟的代码，你可以了解下我这个，能同时打开多个摄像头，在界面上预览，并且可以取得摄像头数据，byte[]转为Bitmap，保存为jpg图片。最近我们的某个项目要加上Android人脸识别，虽然有别人写好的“考勤”、“门口闸机”这些，但不能直接用于我们的项目，我们有自己的业务需求。我们机器有3个摄像头，在进行人脸识别的时候，3个摄像头都要处于工作状态；分别是：一个主摄像头本来就一直处于拍照检测中的，另外的双目摄像头，一个用于人脸检测，另一个是红外摄像头于用进行活体检测。当我开始调整的时候，才发现原来用的“androidx.camera”并不能同时打开多个摄像头，然后我去了

做了一年的激光点云，现在重拾计算机视觉算法。回头来看，反而对视觉有了更全面的认识。现在，就从最基础的开始，把一些回顾的内容记录下来。也分享出来给大家参考。1焦距（图片来源网上，侵删）（图片来源网上，侵删）相机成像遵循小孔成像原理。焦距就是从光心到成像平面的距离。光心也就是透镜中心。如果用胶片相机拍摄，那个胶卷就是像平面,要是用数码相机拍摄，那么像平面就是CCD等感光元件。所以对于我们来说，像平面是已经固定的，像距与焦距相同。焦距和视场的关系：焦距长度越短，可以拍摄的范围越广；焦距长度越长，远方的物体越大。（图片来源网上，侵删）2视场视场，又叫视场角（FOV）。视场角的大小决定了光学仪器的视野范

文章目录一、相机（单目）内参的标定1.1方案一：MATLAB工具箱1.2方案二：使用ROS标定工具包1.3方案三：使用标定工具kalibr1.3.1安装kalibr1.3.2准备标定板1.3.3标定方法1.4方案四：编写程序调用OpenCV标定二、IMU内参的标定三、相机与IMU联合标定四、相机与LiDAR联合标定五、LiDAR与IMU联合标定5.1方案一：浙大开源lidar_IMU_calib5.2方案二：lidar-align5.3方案三：lidar_imu_calib相机和IMU的内参标定，相机、IMU和LiDAR之间的联合标定方法，其中工具包的安装环境均在Ubuntu20.04环境下，

目录多摄像头多目标追踪（Multi-CameraMulti-Targettracking,MCMT）处理流程车辆识别（vehicledetection）基于CNN的目标检测器基于Transformer的目标检测器重识别（Re-Identification,ReID）三种常用的Loss函数采样策略数据生成方法单摄像头下多目标追踪（Single-CameraMulti-Targettracking,SCMT）基于检测的多目标追踪（tracking-by-detection）检测追踪联合的多目标追踪（joint-detection-tracking）跨摄像头间关联（Inter-CameraAssoc

BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-View文章目录BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-View论文精读摘要（Abstract）1.简介（Introduction）2.相关工作（RelatedWorks)2.1基于视觉的二维目标感知（Vision-based2DPerception）2.2基于BEV的语义分割（SemanticSegmentationinBEV）2.3基于视觉的3D目标检测（Vision-based3

一.概述   前几篇博文对OpenGL做了一些讲解，虽然只是一些基础的知识，但也足够玩出很多有趣的东东了之前讲过OpenGL本身只是一个开源的图形渲染标准协议，所以OpenGL的学习应注重实战实操，多动手写代码才更有助于巩固所学知识OpenGLES是OpenGL适配移动端嵌入式设备的版本，裁剪了OpenGL中低效能、冗余的部分，和OpenGL有一些差别，但是基本原理和绝大部分API都是一样的。使用AndroidStudio进行OpenGLES开发，能十分方便地代码Coding、引用很多三方的工具类，非常便于OpenGL的学习、开发与调试。二.主题本篇博文主题：使用OpenGLES和GLSurf

论文信息题目：GeoNet:UnsupervisedLearningofDenseDepth,OpticalFlowandCameraPose作者：ZhichaoYinandJianpingShi来源：CVPR时间：2018Abstract我们提出了GeoNet，这是一种联合无监督学习框架，用于视频中的单目深度、光流和自我运动估计。这三个组件通过3D场景几何的性质耦合在一起，由我们的框架以端到端的方式共同学习。具体来说，根据各个模块的预测提取几何关系，然后将其组合为图像重建损失，分别对静态和动态场景部分进行推理。此外，我们提出了一种自适应几何一致性损失，以提高对异常值和非朗伯区域的鲁棒性，从而