基于图片信息的相机内参获取，但完整内参得看你获取的值是否完全。
可以下载一些exif工具查看

ARKit：当您四处走动时，使用相机和运动数据来绘制局部世界。
CoreLocation：使用wifi和GPS数据来确定您的全球位置，但准确性较低。
ARKit+CoreLocation：将AR的高精度与GPS数据的规模相结合。
结合这些技术的潜力是巨大的，它在许多不同领域具有许多潜在的应用。
该库具有两个主要功能：允许使用真实世界的坐标将物品放置在AR世界中。
通过使用最新的位置数据点以及有关在AR世界中移动的知识，极大地提高了位置准确性。
改善的定位精度目前处于“实验”阶段，但可能是最重要的组成部分。
因为在那里还有其他地方仍有工作要做，所以这个项目最好由开放社区提供服务，这比GitHubIssues所能提供的更多。
因此，我将开放一个Slack组，任何人都可以加入，讨论该库，对其进行改进以及他们自己的工作。
要求ARKit需要iOS11，并支持以下设备

在Unity中实现百度AI人脸识别登录演示，涉及到的技术主要包括Unity引擎、C#编程语言以及百度的人脸识别API。
Unity是一款强大的跨平台游戏开发引擎，而C#是Unity的主要编程语言，用于编写游戏逻辑和交互功能。
百度AI人脸识别服务是基于深度学习技术的智能面部识别系统，能实现人脸检测、特征提取、人脸识别等功能，广泛应用于身份验证、安全监控等领域。
我们需要在Unity项目中设置好必要的环境。
这包括安装Unity编辑器，创建一个新的Unity场景，并确保Unity版本与所使用的百度SDK兼容。
然后，需要在C#脚本中导入必要的库，如Unity的`usingUnityEngine`和百度AISDK的`usingBaidu.Aip.Face`。
在C#脚本中，你需要注册并获取百度AI的API密钥（APIKey和SecretKey），这些是调用百度API时的身份验证凭证。
你可以通过百度AI开放平台进行注册并申请相应的API权限。
将这些密钥安全地存储在项目中的配置文件或环境变量中，避免暴露敏感信息。
接着，初始化百度人脸识别的客户端对象，通常包含设置API密钥、设置请求的URL以及选择相应的服务接口。
例如：```csharpvarclient=newAipFace("your_api_key","your_secret_key");client.HttpClient.Timeout=TimeSpan.FromSeconds(30);```在登录过程中，关键步骤是捕捉用户的人脸图像。
这可以通过Unity内置的相机组件来实现，例如创建一个虚拟相机专门用于捕获面部。
可以使用Unity的`WebCamTexture`类获取摄像头的实时视频流，并将其转化为适合API处理的图像格式，如Base64编码的字符串。
然后，调用百度API的人脸检测接口（`Detect`方法）来检测图像中的人脸。
该接口会返回人脸的位置、大小等信息，便于后续的对齐和识别操作。
例如：```csharpDictionaryoptions=newDictionary();options.Add("face_fields","face_token,face_probability");varresult=client.Detect(imageBase64,options);```一旦检测到人脸，使用人脸特征提取接口（`Search`方法）来寻找匹配的用户。
这通常需要预先上传用户的人脸信息到百度AI的服务器上，形成人脸库。
匹配成功后，可以将返回的用户信息与系统中的账户进行比对，从而完成登录验证。
在实际应用中，为了提高用户体验，可能需要考虑错误处理和优化，比如处理网络延迟、重试机制、以及在多用户环境中如何有效地管理人脸库等。
"百度AI人脸识别"在Unity中的实现涉及Unity3D引擎与C#编程的结合，以及百度AI提供的面部识别服务。
这个过程包括环境配置、API调用、图像处理、人脸识别和账户验证等多个环节，需要对相关技术有深入理解和实践。

这是日本著名相机公司的白平衡算法awb，全是English,希望在专业人士有所帮助，看得懂绝对有用，没用说明你们根本看不懂。

opencv+vs2013进行相机内参标定（cameracalibration），代码中有一两处需要修改下参数，比如输入图片的大小不同需要修改下

相机标定的图片

android发帖页面（表情-键盘流畅切换，达到微信qq效果，不再抖动啦！；
从相机、图库获取图片并压缩，小米三测试，压缩后50kb，大小缩小一半）

针对halcon中调用线阵相机进行二次开发中使用到的常见算子进行了详细注释，并通过Halcon自带的一个例程的详细注解演示了使用halcon进行线阵相机二次开发的整个流程。

三维重建中八点算法的MATLAB实现，通过45个图像中的点以及相机参数恢复三维坐标

宾得相机的配套工具。
修图不错的

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。