Fijifilm 3D相机的.mpo 文件格式

前不久偶尔在Yotube上看到3D的照片和视频片段,其中Parallel 3D 的格式是不需要带眼镜的,但是需要使用所谓的”Cross eyes”方法来看这种3D图像。

也就是说在“平行模式”下,3D效果是通过两幅图像来显示的,一副代表左眼看到的图像,另一幅代表右眼看到的图像。这就要求观众使用“Cross eyes”的方法,让右眼看到左边的图,左眼看到右边的图。

试了看了看,效果很是不错。就想这是通过什么相机可以拍这种3D,很久以前就想过有两个镜头的相机,一直就没找到,最近再上网看Fiji Film (富士公司)推出了第一款3D相机,自带3D LCD显示,10M像素,$300左右,不算贵,将买了一个,昨天货到手,试试拍摄效果,真是不错,自带的LCD 可以直接显示3D效果(估计和 Nitando NDS采用的类似技术)。

看到照片采用的.mpo 格式,上网一查,原来就是简单的将两幅图(左,右)存成一幅图,以”FF D8 FF E1″作为标记。

所以如果见 .mpo 做成 “Parallel mode” 的图像,可以很容易的写过软件来生成。 用于”Parallel mode”的图像不能太大,否则很难使用“Cross eyes”方法来观看,下面是我在家拍摄的一张转成“Parallel 3D”的图像,看看你能不能看出3D效果来:)

命令行工具下载

使用方法 3DImageExtractor.exe Filename/Directory width height

  • Filename/Directory 可以指定单个文件名或是目录名 (所以 .mpo 文件)
  • width 目标图像的宽度。
  • height 目标图像的高度。

从 *.mpo 文件生成 左右两幅并排的图片 .._3d.jpg (如上面的图像)

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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