TodaysComprehensiveandAuthoritativeGuidetoAugmentedRealityByoverlayingcomputer-generatedinformationontherealworld,augmentedreality(AR)amplifieshumanperceptionandcognitioninremarkableways.Workinginthisfast-growingfieldrequiresknowledgeofmultipledisciplines,includingcomputervision,computergraphics,andhuman-computerinteraction.AugmentedReality:PrinciplesandPracticeintegratesallthisknowledgeintoasingle-sourcereference,presentingtodaysmostsignificantworkwithscrupulousaccuracy.PioneeringresearchersDieterSchmalstiegandTobiasHollerercarefullybalanceprinciplesandpractice,illuminatingARfromtechnical,methodological,anduserperspectives.CoverageincludesDisplays:head-mounted,handheld,projective,auditory,andhapticTracking/sensing,includingphysicalprinciples,sensorfusion,andreal-timecomputervisionCalibration/registration,ensuringrepeatable,accurate,coherentbehaviorSeamlessblendingofrealandvirtualobjectsVisualizationtoenhanceintuitiveunderstandingInteractionfromsituatedbrowsingtofull3DinteractionModelingnewgeometriccontentAuthoringARpresentationsanddatabasesArchitectingARsystemswithreal-time,multimedia,anddistributedelementsThisguideisindispensableforanyoneinterestedinAR,includingdevelopers,engineers,students,instructors,researchers,andserioushobbyists.

我们提出了一种基于超分辨和焦外虚化渲染的光场重聚焦方法。
本方法将超分辨和焦外虚化渲染按照场景深度加权整合在一起，同时实现聚焦区域的超分辨以及焦外区域的虚化渲染，从而可以利用多个低质量的摄像头合成单反相机级别的摄影图像。
另外，本算法可以后期调节聚焦深度与景深，从而可以根据实际场景渲染出具有美学价值的摄影图像。
算法的相关细节请参考论文：Y.Wang,J.Yang,Y.Guo,C.Xiao,andW.An,Selectivelightfieldrefocusingforcameraarraysusingbokehrenderingandsuperresolution.IEEESignalProcessingLetters,2018.

opencv+vs2010实现图像旋转任意角度（边界正好填充），并可以实现反转回原图像大小。
并做了直方图，还要有信噪比比较效果。

TUM的一个SLAM数据集，太大了所以拆成了三部分，每部分都是1积分，在国内下载实在是太慢了，我下了两天才下好。
数据集是https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download的fr1/xyz

最优状态估计卡尔曼，H∞及非线性滤波（DanSimon）包含中英文两版本以及官网部分代码

立体匹配算法程序，可以添加自己的图片测试查看程序效果

非刚体变形的开源库，编译好的lib库（debug版本）以及头文件，可以直接用于开发

基于AD绝对差和Census变换的立体匹配算法代码，需要的环境是：opencv3+pcl+boost+openmp

NiTE-Windows-x86-2.2.msi，windows平台上32位nite2，亲测可用。

STM32F103用PWM驱动电机，用了TIM1口CH1、CH2两个通道