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加速度计和校准 - iPhone SDK
我需要在 iPhone 游戏中使用加速计的功能 我只需通过倾斜设备来移动图像即可 然而 YouTube 上的大多数视频仅显示以某种方式反转的倾斜功能 而忘记包含校准 我希望用户将他们的设备校准到他们所处的任何位置 有谁知道我应该如何开始 我
Objectivec
iphone
xcode
accelerometer
calibration
使用校准矩阵了解CCD传感器尺寸
我们如何从校准矩阵得知相机传感器的尺寸 我已经有了校准矩阵 但焦距是像素形式的 校准矩阵中的 焦距 实际上并不是以像素表示的 事实上 它是将现实世界中的传感器尺寸与图像中的像素尺寸联系起来的比率 它使用每个维度的缩放因子将镜头的焦距与图像中
ComputerVision
calibration
OpenCV 的 unactorPoints 是否也可以纠正它们?
我试图通过使用带有两个摄像头的 OpenCV 2 3 1 来确定两个对象之间的距离 但无法计算对象的 objectPoints OCV 2 3 1 MSVC Windows 7 我认为这是因为在计算视差之前没有对图像点进行校正 一 我首先要
opencv
calibration
如何在网络浏览器中以适当的比例显示 5 毫米网格?
我正在创建一个用于显示心电图的 Web 应用程序 心电图通常是在 5 毫米方形网格上以固定比例 10 毫米 毫伏和 25 毫米 秒 绘制的 使用正确的尺寸非常重要 因为读者会将屏幕上看到的内容与可能仅存在于纸上的其他心电图进行比较 最推荐的
DPI
calibration
在 Android 中检查并启用磁传感器校准
我在 Android 应用程序中使用磁传感器校准来实现增强现实 当应用程序长时间使用时 传感器校准会逐渐减少 有没有办法检查校准并自动启用或提示用户再次进行手动校准 不幸的是 对于 AR 类型的应用程序 我不知道如何知道磁传感器是否已正确校
Android
androidsensors
calibration
如何校准 Android 加速度计并降低噪音、消除重力
所以 我已经在这个问题上挣扎了一段时间 并且没有运气利用互联网的智慧和有关该主题的相关 SO 帖子 我正在编写一个 Android 应用程序 它使用无处不在的加速度计 但即使在休息时 我似乎也会收到令人难以置信的大量 噪音 而且似乎不知道如
Android
filter
accelerometer
noise
calibration
Android:如何处理不准确的气压表?
我一直在使用三星 Galaxy S3 开发一个应用程序 该应用程序使用气压计来估计用户的海拔高度 我使用 SensorManager getAltitude p0 p 并将 p0 设置为等于最近机场报告的海平面压力 我将 p 设置为等于气压
Android
Sensors
calibration
altitude
sensormanager
用于调整/校准启发式算法属性的软件
今天看到有一个软件叫WinCalibra 向下滚动一点 它可以将具有属性的文本文件作为输入 然后 该程序可以根据算法的输出值优化输入属性 看这张纸或用户文档以获取更多信息 请参阅上面的链接 遗憾的是 doc 是一个压缩的 exe 您知道在
Linux
Algorithm
Optimization
heuristics
calibration
Android 加速度计精度(惯性导航)
我正在考虑为 Android 手机实现惯性导航系统 但我意识到考虑到加速度计的精度和读数的持续波动 这很难 首先 我将手机放在平坦的表面上 并在 X 和 Y 方向上采样了 1000 个加速度计读数 与桌子平行 因此这些方向上没有重力作用 然
Android
Physics
accelerometer
Acceleration
calibration
论文翻译(11) — livox_camera_calib标定论文
目录 1 引言 2 原理 A 概述 B 边缘提取和匹配 C 外部标定 D 对标定结果上边缘分布的分析 E 初始化和粗略标定 论文链接 https arxiv org pdf 2103 01627v2 pdf 源码链接 https githu
R3LIVE项目实战
ZEDLIVOX联合标定
calibration
编译calibration_publisher时遇到关于opencv的报错
在ubuntu18 04系统上编译calibration publisher这样一个ROS package时遇到如下报错 xff1a undefined reference to 96 cv read span class token pu
calibration
Publisher
opencv
时遇到关于
Intel RealSense D435i Calibration
Intel RealSense D435i Calibration 0 引言1 标定工具安装1 1 imu utils Install1 2 kalibr Install 2 IMU标定3 相机标定4 IMU 43 相机联合标定5 VINS
intel
Realsense
D435i
calibration
realsense D435 标定(calibration)
realsense D435 标定 文章目录 realsense D435 标定1 确定是否需要标定设备信息步骤操作打印标定目标开启标定程序 校正结果展示比较 文档 1 确定是否需要标定 工具 Depth Quality Tool 要求 将
Realsense
D435
calibration
CalibNet:Geometrically Supervised Extrinsic Calibration using 3D Spatial Transformer Networks阅读理解
CalibNet Geometrically Supervised Extrinsic Calibration using 3D Spatial Transformer Networks 无目标标定的话 xff0c 需要考虑多个传感器的检测
CalibNet
Geometrically
Supervised
Extrinsic
calibration
Kalibr标定时卡在Extracting calibration target corners的问题
问题 使用Kalibr标定单目相机与单目imu联合标定 xff0c 都出现卡在Extracting calibration target corners的问题 xff0c 因此做一个记录 运行标定命令后一直卡在下面 Initializing
Kalibr
extracting
calibration
target
Corners
无人驾驶-激光雷达与相机联合校准(Lidar Camera Calibration)
1 激光雷达与摄像头性能对比 在无人驾驶环境感知设备中 xff0c 激光雷达和摄像头分别有各自的优缺点 摄像头的优点是成本低廉 xff0c 用摄像头做算法开发的人员也比较多 xff0c 技术相对比较成熟 摄像头的劣势 xff0c 第一 xf
LIDAR
Camera
calibration
无人驾驶
激光雷达与相机联合校准
No Fear of Heterogeneity: Classifier Calibration for Federated Learning with Non-IID Data
No Fear of Heterogeneity Classifier Calibration for Federated Learning with Non IID Data Existing Methods for non IID da
Fear
Heterogeneity
classifier
calibration
for
9 行代码提高少样本学习泛化能力【迁移基对小数据集进行校准calibration】
本文介绍一篇最新发表在ICLR2021 Oral上的少样本学习工作 xff0c 他们尝试从数据分布估计的角度去缓解少样本学习中的过拟合现象 xff0c 并提出通过分布矫正 xff08 估计 xff09 的方式弥合这种差距 链接 xff1a
calibration
行代码提高少样本学习泛化能力
迁移基对小数据集进行校准