Programming Cameras and Pan-Tilts: with DirectX and Java

最新推荐文章于 2025-08-14 09:11:10 发布
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#processing #image #java #application #methods #video

本书介绍如何利用DirectX和Java为各种应用编程摄像头及全方位云台设备，包括从零开始构建DirectShow过滤器，并介绍了实现所需计算机视觉概念的方法。书中详细说明了如何为不同应用场景编程摄像头，适用于Visual C++.NET和Java Media Framework。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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The rapid rise of PC-based cameras has lead to the enormous growth of software applications that use real-time video programming. These applications include video conferencing, computer games, scientific research, automated security and surveillance, industrial inspection, and Web cameras. Previously, developers had to search through manufacturer manuals or research papers in computer vision or image processing to learn how to program devices for these applications.

Programming Cameras and Pan-Tilts with DirectX and Java is the first book to offer practical tools and techniques for those struggling to gain an in-depth understanding of programming computer vision applications with live camera streams and pan-tilt devices. It shows how to build DirectShow filters from scratch and introduces computer vision concepts as needed to understand the code. Special emphasis is devoted to DirectShow programming and popular computer vision applications such as segmentation and tracking.

*Shows step-by-step how to program cameras for a variety of applications in both Visual C++ .NET and the Java Media Framework (JMF).
*Describes programming methods proven in industrial and research settings that can be used with any camera that connects to a PC through a DirectShow-compliant frame grabber.
*Provides easy-to-understand explanations of the underlying concepts of the code examples suitable for those studying computer vision, image processing, or multimedia.
*Includes a CD-ROM with all the source code from the book and a companion Web site with additional code and application examples.

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备份 | 最新开源PL-VIO：Tightly-Coupled Monocular Visual–Inertial Odometry Using Point and Line Features
Welcome to the Western World
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#第三篇#ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System forMonocular, Stereo and RGB-D Cameras
qq_34716695的博客
03-26 3387
论文阅读顺序 一、摘要 二、介绍 三、结论 四、相关工作 五、模型 六、实验 正文部分 一、摘要 本文提出了一个完整的SLAM系统ORB-SLAM2，针对于单目，双目和RGB-D相机，其中包括地图重建、闭环和重定位功能。该系统在标准的CPUs上实时工作，可以运用与各种场景，比如小型便携性室内数据（small hand-held indoors sequences），工业环境的无人机飞行和城市内的汽车行驶。后端基于单目和双目观察值的BA（bundle adjustment）允许米尺寸.
DROID-SLAM: Deep Visual SLAM for Monocular, Stereo, and RGB-D Cameras论文阅读笔记
zeeq的博客
09-14 6177
现代SLAM系统大都使用BA（bundle adjustment）来进行优化，它比传统的滤波方法具有更高的精度和实用性。它还有一个优点是，使得SLAM系统易于修改以利用不同的传感器。例如，ORB-SLAM3支持单目、立体、RGB-D和IMU传感器，现代系统可以支持多种相机型号。但是，现代SLAM系统仍然缺乏许多实际应用所需的鲁棒性。运行时的故障以多种形式出现，例如特征轨迹丢失、优化算法发散和漂移累积等。如今，对于这些遗留问题，深度学习已经成为一种重要的解决方案。 论文提出了一种新的基于深度学习的SLAM系统
（新型事件相机有关的论文解读）EV-FlowNet: Self-Supervised Optical Flow Estimation for Event-based Cameras
Cyril的博客
03-25 4863
链接在此
车辆计数--FCN-rLSTM: Deep Spatio-Temporal Neural Networks for Vehicle Counting in City Cameras
AI小作坊 的博客
10-10 2607
FCN-rLSTM: Deep Spatio-Temporal Neural Networks for Vehicle Counting in City Cameras ICCV2017 https://arxiv.org/abs/1707.09476利用监控相机来完成车辆计数，FCN+LSTM，使用 residual learning 将两者联系起来。FCN for pixel-level p
FAsT-Match: Fast Affine Template Matching 论文引用
baidu_40840693的博客
01-04 2176
http://www.eng.tau.ac.il/~simonk/FastMatch/ OATM: Occlusion Aware Template Matching by Consensus Set Maximization https://github.com/uhub/awesome-matlab 12.1.2 Template Matching Techniques ...
【Java-LangChain:使用 ChatGPT API 搭建系统-9】评估（上）-存在一个简单的正确答案时
df007df的博客
10-03 5666
在之前的章节中，我们展示了如何使用 LLM 构建应用程序，包括评估输入、处理输入以及在向用户显示输出之前进行最终输出检查。构建这样的系统后，如何知道它的工作情况？甚至在部署后并让用户使用它时，如何跟踪它的运行情况，发现任何缺陷，并持续改进系统的答案质量？在本章中，我们想与您分享一些最佳实践，用于评估 LLM 的输出。构建基于 LLM 的应用程序与传统的监督学习应用程序有所不同。由于可以快速构建基于 LLM 的应用程序，因此评估方法通常不从测试集开始。相反，通常会逐渐建立一组测试示例。
LNZ32P4-C - Pan-Tilt-Zoom (PTZ) Camera with 1080p HD Video & Color Night Vision
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现场火灾检测和定位 该项目的目的是检测实时流中的火灾。 通过它我们可以避免许多灾难。 Dheeraj Reddy | 100811270 | -技术负责人Purnima Yadav | 100800499 Ayush Parolia | 100799278 拉梅什·克里希纳（Ramesh ...
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Linux学习-应用软件编程（文件IO）
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Linux内核专门为应用层提供的文件操作方式。1.打开文件 open2.读写文件 read/write3.关闭文件 close。
Java 中 get 和 set 方法详解（更新版）
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Toroto5的博客
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get 方法（访问器）和 set 方法（修改器）是面向对象编程中实现封装的关键技术。它们提供了一种标准化的方式来访问和修改类的私有成员变量。在 Java 等面向对象语言中，为了实现良好的封装性，通常会将类的成员变量声明为 private，然后通过 public 的 get 和 set 方法来操作这些变量。示例：一个完整的 User 类实现。
零基础数据结构与算法——第七章：算法实践与工程应用-性能分析与瓶颈
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08-12 244
本文介绍了性能分析与优化的方法，通过汽车保养等生活例子类比编程优化过程。首先阐述了性能分析工具的重要性，包括性能分析器、基准测试、内存分析工具等，帮助定位程序瓶颈。然后分析了常见的性能瓶颈：不必要的对象创建、方法调用、IO操作和同步机制，通过代码示例对比展示了优化前后的差异。文章强调通过专业工具诊断问题并针对性优化，可以有效提升程序性能，就像精准维修汽车能显著改善其运行状态。这些优化技巧适用于各种编程场景，有助于开发高效稳定的软件系统。
【2025C卷】华为OD机试九日集训第5期 - 按算法分类，由易到难，提升编程能力和解题技巧
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08-12 731
参加完华为OD七日集训的小伙伴，可以写一篇“华为OD七日集训总结”文章，发布在优快云，作为一个成果物。支持ChatGPT所有插件，可创建自己的ChatGPT插件，使用朋友分享的自定义插件。例如最强编程插件Code Copilot、AI绘画插件DALL-E、论文专属Consensus、搜索文献插件Scholar GPT。刷了700多道题。
Java与C++：max函数对比全解析
2301_80215285的博客
08-11 458
Java 提供了类似 C++ max 函数的功能，但实现方式不同。Math.max() 用于基本类型比较，Collections.max() 和 Stream API 处理对象比较。Java 通过重载方法支持不同类型，而 C++ 使用模板。对于多值比较，Java 需使用 Stream API 或循环实现。自定义比较需通过 Comparator 接口，而 C++ 可直接传入比较函数。Java 的方案更类型安全，但 C++ 的模板更灵活。实际开发中，Java 的 Math.max()、Collections.m
Photo-SLAM: Real-time Simultaneous Localization and Photorealistic Mapping for Monocular, Stereo, and RGB-D Cameras
03-20
### Photo-SLAM 技术概述 Photo-SLAM 是一种先进的实时 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统，能够在单目、双目以及 RGB-D 相机上实现高效的定位与高质量的地图构建。它通过结合光度优化和几何建图方法，在多个维度上提升了系统的性能。 #### 定位效率与地图质量 Photo-SLAM 的核心优势在于其能够实现实时的高精度定位和高真实感的地图生成。具体而言，该系统在不同类型的传感器数据上进行了广泛验证，证明了其卓越的表现[^1]。无论是基于单目的稀疏特征点追踪还是利用 RGB-D 数据的深度信息，Photo-SLAM 均能提供稳定的姿态估计并生成细致的地图模型。 #### 单目相机的应用 对于单目相机，由于缺乏直接的距离测量能力，传统的 SLAM 方法通常依赖于三角化技术来恢复场景尺度。然而，这可能导致较大的累积误差。相比之下，Photo-SLAM 利用了光度一致性约束，即使仅依靠单一视角下的图像序列也能有效减少漂移现象，并保持较高的定位准确性[^4]。 ```python def single_camera_photo_slam(image_sequence): """ Simulates the core process of Photo-SLAM using a monocular camera. Args: image_sequence (list): A list of images captured by the mono-camera. Returns: tuple: Estimated trajectory, dense map representation. """ estimated_trajectory = [] dense_map = [] for frame in image_sequence: # Perform photometric optimization to refine pose estimation optimized_pose = perform_photometric_optimization(frame) # Update global map with new observations updated_dense_map = update_global_map(optimized_pose, frame) estimated_trajectory.append(optimized_pose) dense_map.extend(updated_dense_map) return estimated_trajectory, dense_map ``` #### 双目相机的优势 当扩展至双目配置时，额外的基线距离允许系统即时获取部分深度信息，从而进一步增强初始状态估计的可靠性。在此基础上，Photo-SLAM 继续发挥其独特的能力——即通过对齐重建后的彩色点云与当前观测值间的差异来进行精细化调整[^2]。 #### RGB-D 数据处理 针对配备有深度传感功能的 RGB-D 设备，Photo-SLAM 不仅继承了上述优点，还能充分利用预计算好的精确深度场完成更加复杂的任务，比如室内环境扫描或者动态障碍物规避等应用场景。此外，得益于现代硬件平台的支持，整个流程可以在资源受限的小型移动装置上流畅运行，展现出极强的实际部署价值[^3]。 --- ###
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