文运用相机标定模型确定了相机像平面的像坐标，利用本质矩阵标定双目相机，快速找出了相机的相对位置关系；
利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；
通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。
针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。
针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。
针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。
针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。

三星网络摄像机搜索及IP设置软件，可方便查询在线网络摄像机

FlyCapture2ViewerFlyCap2Viewer2.12.3.2x64FLIRCameratoolsFLIR公司的网络摄像机直接配置软件和直接在线预览软件，不是SDK，适合只是为了快速配置相机的应用。
FlyCap2ViewerRelease(x64)是在由PointGreyResearch开发类别MiscellaneousShareware软件。
最新版本是FlyCap2ViewerRelease(x64)的目前未知。
它最初被添加到我们的数据库2014/04/18上。
FlyCap2ViewerRelease(x64)在下列操作系统上运行:Windows。

vue集成原版的webVideoCtrl.js会出现报错，该资源修改了部分源码，用于支持vue，使用代码前请参考博客：https://blog.csdn.net/yushi6310/article/details/88549363

移动机器人集人工智能、智能控制、信息处理、图像处理等专业技术于一体，成为当今机器人研究领域的热点之一。
计算机视觉具有信息量丰富，信号探测范围广，获取信息完整等优点。
近年来广泛应用于自主移动机器人领域，是自主移动机器人导航和避障的一个主要发展方向。
本课题研究的目的包括，设计并构建基于RaspberryPi的视觉移动AGV控制系统，实现自主移动机器人的视觉导航功能。
本论文完成如下几个方面的研究内容。
机器人视觉导航图像处理算法设计，驱动部分设计，跟踪算法设计。
设计开发控制系统，实现摄像机视频流信息的获取。
对于获取的摄像机的视频流信息，通过图像处理算法提取路面信息，并通过串口与下位机进行通信，下位机根据路径信息指定模糊控制算法。
本论文设计了基于视觉导航的自主移动机器人整体结构，包括机械结构和差速驱动控制系统的设计。
为进一步研究基于视觉导航的自主移动机器人，提供了良好的实验平台。

基于解决目前监控系统中监控平台无法移动和数据种类过少等问题，采用以STC89C52为控制芯片，以S3C6410作为核心处理器，使用Linux操作系统，搭载USB高清摄像头、Wi-Fi无线传输模块以及移动监控平台，设计出一款可以对现场的环境和视频信息进行采集，并将视频信息与环境信息同时显示在监控软件上的可移动监控平台。

华为CloudLinkCamera200超清摄像机彩页

前面几日我重新实现了迷宫的自动生成方法，并且添加了迷宫自动寻路方法。
有了一个独立于GUI的迷宫库，我开始迫不及待地实现三维迷宫了！下面是我在开发迷宫程序中遇到的问题。
1、怎样将迷宫类的行和列映射到真实的三维坐标中？迷宫应该用哪个参考系来描述？其实我在制作的时候为了简化，将二维迷宫的左上角与三维的原点重合，二维迷宫的右对应三维的X轴正方向，迷宫的下对应Z轴的正方向。
2、迷宫的“上、下、左、右”在三维中应该叫做什么？在确定好迷宫的位置后，我们将迷宫的上对应Z轴的负半轴，下对应Z轴的正半轴，左对应X轴的负半轴，右对应Y轴的正半轴。
3、三维点绘制顺序以及OpenGL裁剪模式造成的一些面不可见问题。
这个问题是我在编写二维迷宫没有想到的。
主要是因为二维迷宫中描述墙是用一条直线，而到了三维则是一个面。
由于在OpenGL中有裁剪模式可以选择，我使用了glFrontFace(GL_CW);//顺时针的绘制为正面glEnable(GL_CULL_FACE);//剔除不是正面的面进行设定，也就是说，所有在摄像机看来是逆时针绘制的图形都无法显示。
因此我不得不用同样的顶点绘制两个面。
下面是相关的函数：voidDrawInnerWall(Point3F&p1,Point3F&p2,Point3F&p3,Point3F&p4){glTexCoord2f(0.0f,1.0f);glVertex3fv(p1);glTexCoord2f(1.0f,1.0f);glVertex3fv(p2);glTexCoord2f(1.0f,0.0f);glVertex3fv(p3);glTexCoord2f(0.0f,0.0f);glVertex3fv(p4);}voidDrawOuterWall(Point3F&p1,Point3F&p2,Point3F&p3,Point3F&p4){glTexCoord2f(1.0f,1.0f);glVertex3fv(p1);glTexCoord2f(0.0f,1.0f);glVertex3fv(p2);glTexCoord2f(0.0f,0.0f);glVertex3fv(p3);glTexCoord2f(1.0f,0.0f);glVertex3fv(p4);}在编写这些函数的时候尤其注意纹理坐标的绘制顺序。
可以在纸上绘制一个草图。
下面是我调用的代码：if(Cell_UpWall(cell)){DrawInnerWall(p8,p7,p3,p4);DrawOuterWall(p7,p8,p4,p3);}4、怎样设置阻挡？设置阻挡的基本原则还是先检测后执行。
首先我先尝试着执行走一步，再判断这一步是不是出现了越界问题。
如果出现了越界问题，那么不执行这一步，否则执行这一步。
为了不让我们无限地靠近墙，我设定了一个gap，即摄像机必须与墙保持gap的距离。
下面是我相关的代码：boolView3D::CanGo(Maze&maze,floatstep){staticfloatgap=m_CellSize.w/8.0f;//摄像机与墙最近不能超过的间隔constPoint3F&pos=m_Camera.Pos();Point3FtryPos;if(pos.y＞0&&pos.y(row-1)*m_CellSize.w);if(

米家智能摄像机云台版（720P）固件IPC003_3.3.6_2018061418

通道名称处，系统会自动命名为摄像头1、摄像头2、摄像头3等等

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。