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时间:2024年05月08日 来源:

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    TI的ProcessorSDK通过基于OpenVX的例程,展示如何利用SDK中的软件组件构建应用(如环视监控)。综上所述:JacintoTDA4VMSoC泊车辅助和自动化应用基本上都需要采集摄像头和图像传感器数据,并为处理阶段进行预处理。处理阶段处理图像数据并执行分析和深度学习算法,从而抽取与泊车应用相关的主要特性。这一阶段整合(或融合)其他传感器的数据,从而形成汽车周围环境更***的感知,并提供给决策应用,此例中是安全操控汽车驶入和驶离停车位。***一步则是以直观的方式向驾驶员展示图像数据,从而帮助他们安全驾驶车辆。保存视频数据留作日后查看也很有必要,尤其是在全自动场景中。所有这些操作都必须在能提供冗余并将任务关键型功能与其他操作进行逻辑(或物理)分区的功能安全环境中进行。TI在TDA4VMSoC的设计中已考虑所有这些应用要求。基于对该系统的理解和提供高效、灵活且易用的解决方案的目标,TDA4VMSoC包含多种组件来满足采集、处理和渲染要求。其中的一个主要设计是平衡处理和数据需求,从而确**地存储有足够的空间且能适当访问高速外部存储,同时确保处理系统高效运行。图1.基于TDA4VM的简化环视系统。安徽VR什么价位拥有专业的摄影设备及强大的后期制作团队。

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    使得机座通过角度调节机构实现多角度的自由转动,进一步的带动布设于机座上的摄像机实现角度的调节,所述动力机构实现本摄像机支架实现位置的移动;通过设置减震弹簧,进而在减震弹簧的推力作用下连接座通过滑块和撑杆浮动于底座上,进而可以实现良好的减震效果,进而使得本摄像机支架上的摄像机在运行过程中处于一个更加平稳的状态。附图说明图1为多功能vr全景摄像机支架的结构示意图。图2为多功能vr全景摄像机支架中左视图的结构示意图。图3为多功能vr全景摄像机支架中a视图放大的结构示意图。图4为多功能vr全景摄像机支架中实施例二改进后的结构示意图。图中:1-底座、2-连接座、3-撑杆、4-转台、5-伸缩杆、6-机座、7-摄像机、8-转动电机、9-连杆、10-小导轮、11-运动带、12-大导轮、13-主动轮、14-滑槽、15-滑杆、16-减震弹簧、17-支架、18-台阶、19-推力弹簧、20-动力电机、21-滑块、22-丝杆、23-转动螺母。具体实施方式下面结合具体实施方式对本**的技术方案作进一步详细地说明。实施例一请参阅图1-3,一种多功能vr全景摄像机支架,包括底座1、机座6和连接座2,所述连接座2布设于底座1上方,机座6上固定安装有摄像机7;其中所述底座1上设置安装有动力机构。提供一站式全景营销推广解决方案。

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    在工程设置面板下根据素材进行帧数范围、帧数率设置。要说的是关于尺寸的设置。全景素材的尺寸通常都为2:1。这里我们将其设置为2K。如下图所示:2:匹配与缝合素材点击工具栏上CARAVR插件下C_CameraSolver节点。这是CRARVR的**制作节点。接下来所有的缝合制作都基于这个节点完成。将该节点输入端分别连接到素材上。见下图:连接好后进入C_CameraSolver节点属性栏如下图:CARAVR插件支持GPU加速,LocalGPU会自动识别机器的显卡。具体显卡识别可以到TheFoundry官网进行查看。3:C_CameraSolver参数设置Preset:设置拍摄设备类型。点击展开如下图:CARAVR支持当前主流的拍摄设备,并提供了预设设置。可针对拍摄设备对应选择就可以了。这里*对“PTGui”说明一下。PTGui是指CARAVR支持PTGui软件的工程文件。可以将PTGui缝合的工程文件导入到CARAVR中。方便了对缝合的制作。这也是CARAVR更加适应行业和专业的一个表现。需要说明的是本教程使用的虽然是6台GOPRO拍摄的素材,但是并没有选择“PRO3-H3”。因为该预设是针对较为正向角度的6台GOPRO云台的设置。而本素材的拍摄设备为非正向组合。故选择为Custom自定义模式。LensType:选择镜头类型。勾选后面的SetglobalCamera。为您提供360虚拟全景。上海VR哪家好

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    设置相机镜头类型)可以***该面板。Finsheye:鱼眼镜头。Rectilinear:直线镜头。根据设备镜头的类型可以进行选择。当然需要知道设备的焦距和“Filmback”参数。这样才能正确的进行缝合制作。这里我们不做设置。C_CameraSolver节点通过设置关键帧的方式进行素材的缝合。可以通过Keying参数进行设置关键帧。如下图:例如:可以以每100帧为一个关键位置点进行设置。在Step下输入100,点击KeyAll就可以自动设置。也可以手动进行设置。设置完成后点击Match,开始匹配素材,C_CameraSolver会自动进行分析素材。待分析完成后如下图所示:会看到通过分析完成后的图像和一些黄色的特征点。提示C_CameraSolver节点通过分析素材与素材之间相同特征来进行匹配素材位置,黄色的点就是分析得到的特征点信息。接下来点击“Solve”解算按钮。待解算完成后如下图:已经帮我们基本缝合完成了。这时我们会看到一些绿色的特征点和红色的特征点。如果使用过Nuke的CameraTracker节点就会知道,绿色**较为准确的特征点,红色为不准确。同时可以通过SolveError来查看错误值。如下图所示:ErrorThreshold错误阈值。意思为当前设置的错误阈值为10,那么视图中红色的点为错误值大于阈值的点。湖南VR摄像

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