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5、物距在1倍焦距以内，虚像。 相机的选择 相机选择主要包括两个方面：线阵相机的选择和面阵相机的选择。首先，不管是线阵相机，还是面阵相机，都需要事先指导和相机有关的一些参数。 1、分辨率（这里说的是相机传感器成像大小）：例如1024pixel x 1024pixel； 2、帧率（面阵相机）：每秒能拍摄的图像张数；
Lidar激光雷达标定文件模板 标定文件名：“lidar_right_999.yaml” 文件内容示例： Pandar40: rotation_vel2veh_matrix: rows: 3 cols: 3 data: [0.999365,0.0349167
相机刚到，说明书上说ip是：192.168.0.120；但采用相机和电脑直连(设置电脑ip为：192.168.0.100)还是放在一个交换机下，都无法ping 通192.168.0.120，请问这个问题怎么解决
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、只有一个森云相机imx390相机，接在block0的 slotid=3 的位置2、森云相机imx390 配置文件 usrCfg_sensing390_isp.yaml配置文件无修改，执行 /home/mdc/bin/mdc_camera_config
1.当app运行起来以后，如果要修改相关配置信息，如修改检测区域的范围(坐标从外部传入)，这个目前是否支持
为了取得好的图片效果，我们需要设置摄像头的参数。 假如摄像流为 cap， 那么设置参数是cap.set(参数编号，参数) 获取参数值的函数是 cap.get(参数编号) 看一段摄像头参数设置读取的例子吧，代码里先设置3个参数，然后再读取这3个参数。
我外接了一个树莓派相机模组，如何获取相机的raw数据
华为的老师们好： 已知鱼眼相机接入后经hi3559_0/1去畸变后，视场角减小为100~120，请问是发布到host和mini的两路成像都会有视场角的减小吗？还是只是发布到host上的视场角会减少？
【功能模块】模型相机上初始化报错【操作步骤&问题现象】1、转wk文件正常2、在相机上跑demo，模型加载初始化时报错【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）模型为语义分割模型，demo参考NNIE-Lite上的caffemodel，在ruyi上进行wk模型的转换https://github
现在市面上各种美颜相机，拼图软件，调色软件数不胜数，这款修图软件主要用来修饰天空，满满的艺术气息，超美的动态效果，一键生成你的魔法星空～ 你没见过的视频照片特效都在这里～～ 真正的废片拯救神器！任何人都能使用黑咔相机轻松制作惊艳朋友圈的神作！ 【嘿表情
首先，收到的数据的传感器时间间隔是50ms，没有问题。但是结束到数据的时候的系统时间，在某一时刻出现了200多ms的延迟。为了补齐数据，延迟的三帧的周期约为5ms。
2、多种多样的镜头拓展表现力 数码单反相机起源于胶片单反相机，所以同样具有通过更换镜头来应对多种拍摄需求的能力。而小型数码相机的镜头与机身为一体，一般不可更换镜头。小型数码相机不管采用多高倍率的变焦镜头，表现力还是不及可更换镜头的数码单反相机。EOS相机用的EF镜头覆盖从8mm至800
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在标定之前，需要确保ROS中安装有OpenNI驱动包和相机标定包，同时下载一个标准的6X8的棋盘格，如下图： 标定步骤： 1、运行下边指令启动OpenNI驱动包，同时开启Kinect的RGB和深度图像流：
图像。 相机标定的输入：标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。 相机标定的输出：摄像机的内参、外参系数。 这三个基础的问题就决定了使用Opencv实现张正友法标定相机的标定流程、标定结果评价以及使用标定结果矫正原始图像的完整流程：
采用sdc相机进行行人检测，当检测到行人后，将此信息通过扩音器放出来；这个实现是只能将检测到的结构化数据，输出以后，经过第三方处理后才能实现；还是本身sdc相机或者其sdk是支持这功能的
8.1.3 相机取景器 QCameraViewfinder类提供了一个相机取景器的小部件。QCameraViewfinder类继承于QVideoWidget类，用于显示多媒体类提供的视频。 (配套代码CH8-1) 使用取景器配合QCamera显示摄像头的图像:
Leopard Aro231相机，部署在host上，实例id为1，硬件接口为B1,配置显示成功，但是无码流，且运行自带接受数据显示如下：
# 流程 - 参照人脸识别和faster-rcnn的demo进行修改 - 项目中general-image部分相机获取图片data送往general-inference - general-inference中对图片data resize并convert为JPEG后送往general-post
calibrateCamera()即可得到相机的畸变系数。我们使用cv2.calibrateCamera()进行标定，这个函数会返回标定结果、相机的内参数矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量。计算摄像机校正矩阵和失真系数为了使摄像机标定得到的畸变系数更加准确，我们使用车载摄像机从
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