使用普通2D相机对物体进行拍摄，实际上是将真实三维世界中的物体向相机二维成像平面做映射。这个过程是一个信息失真的过程。如果我们只想了解物体某个方面的形状、大小、纹理、位置等信息，2D摄像机就可以满足需求。但如果我们想对物体进行更全面立体的了解，我们就需要知道物体的深度信息，也就是在平面之上增加一个感知维度，这时我们就需要3D相机。
随着人工智能技术的快速发展，人们对人工智能体的要求也在不断提高，而更高的智能化水平也意味着要采集、处理更全面丰富的环境信息。在这种情况下，3D相机相比于传统2D相机更能满足技术的发展和落地。近年来，得益于无人驾驶和元宇宙产业的蓬勃发展，3D视觉技术得到了前所未有的关注，越来越多的公司进入了3D相机研发的领域。
根据相机获取其所拍摄物体深度信息的原理，3D相机可分为双目相机和深度相机两大类。其中，双目相机是在平行的两个普通RGB摄像头拍摄的图像基础上，利用两个摄像头之间的基线距离进行几何计算实现对深度图的获取；而深度相机是采用不同于一般摄像头的被动成像原理，在相机中加入能投射特定光束的光学发射器，并根据摄像头采集到的光束反射信息实现对物体深度信息的计算或获取，根据技术原理的不同，深度相机又分为结构光和TOF两种。
如前所述，双目相机是通过平行的两个普通摄像头采集到的图像信息来计算深度图的，这和人使用双眼来观察世界的原理相同。双目相机的两个RGB摄像头由于其所处位置的微小差异导致采集到的图像信息也存在差异，基于这种差异我们可以使用立体匹配算法得到视差图（disparity map）。立体匹配算法又有稀疏立体匹配和稠密立体匹配两类。
基于视差图，再根据平行双目视觉的几何关系可以计算3D图像的深度图（即以相机到所拍摄各实际点距离为像素值的图通道），公式如下：
d
e
p
t
h
=
(
f
∗
b
a
s
e
l
i
n
e
)
/
d
i
s
p
.
depth = (f*baseline)/disp.
depth=(f∗baseline)/disp.
其中，depth表示深度图，f表示归一化后的焦距，baseline为基线距离（即双目相机两个摄像头光心之间的距离），disp表示视差图。
双目相机的视觉传感器为普通RGB摄像头，这使得其拍摄图像的分辨率可以达到很高；但同时其图像质量十分依赖于拍摄场景，如光学环境、物体颜色和纹理等，这导致双目相机的使用存在很多局限，如在夜间、尘雾等场景效果很差。此外，由于双目相机深度图的计算与其基线距离直接相关，因此测量精度会随拍摄距离增加而降低，有效测量范围一般不大。
针对双目相机受拍摄场景局限的问题，深度相机从底层硬件出发，在相机中加入能投射结构光或激光的光学发射器，并利用摄像头采集到反射回来的投射光信息计算物体的深度信息。根据发射光学信号和深度信息获取原理的不同，双目相机可分为结构光相机和TOF相机两种。
结构光是一种带有特定结构信息的光信号。结构光相机就是通过主动投射带有已知图案结构的光信号，再由摄像头采集其照射物体反射回来的结构光信息，根据后者的畸变计算物体的深度信息。计算方法基于光学三角测量原理。光学发射器的投射光束模式有：点结构光模式、线结构光模式、多线结构光模式、面结构光模式、相位法等。
TOF相机是通过测量调制激光从发射器发出到反射回摄像头的时间差，并利用已知的调制激光光速和波长计算物体的深度信息。激光调制方式有脉冲调制和连续波调制两种。
由于TOF相机对时间测量精度的依赖很强，因而在短距离场景时，TOF相机的测量精度较低，但TOF相机可以通过调节发射激光脉冲的频率改变其测量范围，而且其测量精度不会随测量距离的增加而降低，在其有效测量范围内，测量误差可控，抗干扰能力强。
3D图像数据有两种类型，一种是增加深度图通道的深度图像，一种是点云数据。前者来源主要是双目相机，后者来源主要是深度相机、激光雷达等。
深度图像经过坐标转换可以转化为点云数据，点云数据在一定条件下也可以转化为深度图像。
| 3D相机类型 | 双目相机 | 结构光相机 | TOF相机 |
|---|---|---|---|
| 测量方式 | 被动式 | 主动式 | 主动式 |
| 测量原理 | 双目立体匹配 三角测量法 | 结构光特征匹配 三角测量法 | 时间差计算 |
| 图像分辨率 | 高，可达2K | 适中，可达1080×720 | 低，一般低于640×480 |
| 帧率 | 一般30FPS | 一般30FPS | 较高，可达上百帧 |
| 测量范围 | 和基线距离成正比，一般在2m内 | 0.1m-10m | 0.1m-100m |
| 测量精度 | 2m内5mm，与测量距离正相关 | 0.01~1mm | 近距离误差较大，远距离误差可达厘米级 |
| 软件复杂度 | 非常高 | 中 | 低 |
| 适用场景 | 前背景差异明显 | 中低光照 | 远距离 |
| 功耗 | 算法功耗较大 | 适中 | 较大 |
| 价格 | 千元 | 千元至十万，依测量精度不同 | 千元至百万，依测量范围、帧率不同 |
| 应用场景 | 实验室，商用场景较少 | 机器人，手机（人脸解锁、支付、美颜等） | 无人驾驶、机器人、AR |
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本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流，在人体运动的基础上，添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供，数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照：https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming，开始向Unity3D广播数据；MotionVenus中设置->选项选择Unit
Unity自动旋转动画1.开门需要门把手先动,门再动2.关门需要门先动,门把手再动3.中途播放过程中不可以再次进行操作觉得太复杂?查看我的文章开关门简易进阶版效果:如果这个门可以直接打开的话,就不需要放置"门把手"如果门把手还有钥匙需要旋转,那就可以把钥匙放在门把手的"门把手",理论上是可以无限套娃的可调整参数有:角度,反向,轴向,速度运行时点击Test进行测试自己写的代码比较垃圾,命名与结构比较拉,高手轻点喷,新手有类似的需求可以拿去做参考上代码usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;u
之前说过10之后的版本没有3dScan了，所以还是9.8的版本或者之前更早的版本。 3d物体扫描需要先下载扫描的APK进行扫面。首先要在手机上装一个扫描程序，扫描现实中的三维物体，然后上传高通官网，在下载成UnityPackage类型让Unity能够使用这个扫描程序可以从高通官网上进行下载，是一个安卓程序。点到Tools往下滑，找到VuforiaObjectScanner下载后解压数据线连接手机，将apk文件拷入手机安装然后刚才解压文件中的Media文件夹打开，两个PDF图打印第一张A4-ObjectScanningTarget.pdf，主要是用来辅助扫描的。好了，接下来就是扫描三维物体。将瓶
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