深度相機是什麼

『壹』 al camera是什麼相機

al camera是雙攝的意思,並非某一特定型號的相機。市面上許多雙攝手機拍攝出的圖像都會有al camera水印，表明此手機是雙攝。

al

英 ['djuːəl]美 ['dʊəl]

adj. 雙的，兩部分的，二體的，二重的

n. 雙數；雙數詞

camera

英 ['kæm(ə)rə]美 ['kæmərə]

n. 照相機；攝影機

(1)深度相機是什麼擴展閱讀：

目前雙攝手機通常有以下幾種不同的組合形式：

1、彩色相機 + 彩色相機（RGB + RGB），主要用於計算景深，實現背景虛化和重對焦。

2、彩色相機 + 黑白相機（RGB + Mono），主要提升暗光/夜景影像拍攝質量。

3、廣角鏡頭 + 長焦鏡頭（Wide + Tele），主要用於光學變焦。

4、彩色相機 + 深度相機（RGB + Depth），主要用於三維重建。

『貳』 3D深度相機主要應用在哪些方面

像杭州維聚的3D SMART這款深度相機，很多房產中介會選擇，用來拍攝房源以展示在官網中，全景及房源模型的展示以給客戶帶來看房新體驗。市場反應都挺好的

『叄』 Mesa Imaging SwissRanger SR4000 深度相機的技術特徵

相機具有耐用的外形設計，並且在出廠前經過嚴格校準
產品採用自校準光學設計，可保證在整個壽命中始終保證穩定的測量品質
產品有5米和10米兩種測量范圍，用戶可根據具體情況靈活選擇
內像素背景光抑制功能可以提高測量精度，即使在不利的背景光條件下仍然可以正常測量
可選獲取模式可以實現連續或觸發測量

『肆』 如何通過深度相機獲取空間物體位置信息

首先，在PCL（Point Cloud Learning）中國協助發行的書提供光碟的第9章例1文件夾中，打開名為range_image_creation.cpp的代碼文件。
解釋說明
下面來解析打開源代碼中的關鍵語句。
#include <pcl/range_image/range_image.h> //深度圖像頭文件
int main (int argc, char** argv) {
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> pointCloud; //定義點雲對象
for (float y=-0.5f; y<=0.5f; y+=0.01f) { //循環產生點數據
for (float z=-0.5f; z<=0.5f; z+=0.01f) {
pcl::PointXYZ point;
point.x = 2.0f - y;
point.y = y;
point.z = z;
pointCloud.points.push_back(point); //循環添加點數據到點雲對象
}
}
pointCloud.width = (uint32_t) pointCloud.points.size();
pointCloud.height = 1; //設置點雲對象的頭信息
這段程序首先創建一組數據作為點雲的數據內容，再設置文件頭的信息，整個實現生成一個呈矩形形狀的點雲。
float angularResolution = (float) ( 1.0f * (M_PI/180.0f)); // 按弧度1度
float maxAngleWidth = (float) (360.0f * (M_PI/180.0f)); // 按弧度360.0度
float maxAngleHeight = (float) (180.0f * (M_PI/180.0f)); // 按弧度180.0度
Eigen::Affine3f sensorPose = (Eigen::Affine3f)Eigen::Translation3f(0.0f, 0.0f,0.0f); //採集位置
pcl::RangeImage::CoordinateFrame coordinate_frame =pcl::RangeImage::CAMERA_FRAME; //深度圖像遵循的坐標系統
float noiseLevel=0.00;
float minRange = 0.0f;
int borderSize = 1;
這部分定義了創建深度圖像時需要的設置參數，將角度解析度定義為1度，意味著由鄰近的像素點所對應的每個光束之間相差1度，maxAngleWidth=360和maxAngleHeight=180意味著，我們進行模擬的距離感測器對周圍的環境擁有一個完整的360度視角，用戶在任何數據集下都可以使用此設置，因為最終獲取的深度圖像將被裁剪到有空間物體存在的區域范圍。但是，用戶可以通過減小數值來節省一些計算資源，例如：對於感測器後面沒有可以觀測的點時，一個水平視角為180度的激光掃描儀，即maxAngleWidth=180就足夠了，這樣只需要觀察距離感測器前面就可以了，因為後面沒有需要觀察的場景。sensorPose定義了模擬深度圖像獲取感測器的6自由度位置，其原始值為橫滾角roll、俯仰角pitch、偏航角yaw都為0，coordinate_frame=CAMERA_FRAME說明系統的X軸是向右的，Y軸是向下的，Z軸是向前的，另外一個選擇是LASER_FRAME，其X軸向前，Y軸向左，Z軸向上。noiseLevel=0是指使用一個歸一化的Z緩沖器來創建深度圖像，但是如果想讓鄰近點集都落在同一個像素單元，用戶可以設置一個較高的值，例如noiseLevel=0.05可以理解為，深度距離值是通過查詢點半徑為125px的圓內包含的點用來平均計算而得到的。如果minRange>0，則所有模擬器所在位置半徑minRange內的鄰近點都將被忽略，即為盲區。在裁剪圖像時，如果borderSize>0，將在圖像周圍留下當前視點不可見點的邊界。
pcl::RangeImage rangeImage;
rangeImage.createFromPointCloud(pointCloud, angularResolution, maxAngleWidth, maxAngleHeight, sensorPose, coordinate_frame, noiseLevel, minRange, borderSize);
std::cout << rangeImage << "\n";
其餘的代碼是使用那些用戶給定的參數，從點雲創建深度圖像，並且在終端下列印出一些信息。
深度圖像繼承於PointCloud類，它的點類型具有x，y，z和range距離欄位，共有三種類型的點集，有效點集是距離大於零的點集，當前視點不可見點集x=y=z=NAN且值域為負無窮大，遠距離點集x=y=z=NAN且值域為無窮大。
編譯和運行程序
利用光碟提供的CMakeLists.txt文件，在cmake中建立工程文件，並生成相應的可執行文件。生成執行文件後，就可以運行了，在cmd中鍵入命令：
...>range_image_creation.exe

『伍』 3D感測器是干什麼用的

獲取三維影像的。
所謂3D感測器，實際上就是可以同時在兩個方向上同時測量的感測器。獲得的數據經計算機處理後可以轉為三維坐標。

『陸』 什麼是3D深度相機

深度相機，顧名思義，指的是可以測量物體到相機距離（深度）的相機。目前國內的杭州維聚的3D SMART 這款深度相機還是不錯的，使用手機就可以用控制操作，不要太簡單。

『柒』 為什麼手機「雙攝」會火

為什麼手機「雙攝」會火？區別於「單攝」優勢在哪裡？

最後通過「彩色相機+黑白相機」組合計算，提亮暗部，降低噪點，從而使照片更加「出彩」。

據上述，不難看出，手機「雙攝」拍照功能遠遠優勝「單攝」，喜歡用手機拍照的你，會不會優先考慮手機「雙攝」呢？

手機「雙攝」技術，已經逐漸趨向完善了，「三攝」更是已經問世，手機拍照功能技術更上一層樓，隨著科技的發展，以後會不會還有「四攝」、「五攝」呢？

『捌』 SLAM與VSLAM有什麼區別

一、成熟度不同

激光 SLAM 比 VSLAM 起步早，在理論、技術和產品落地上都相對成熟。基於視覺的 SLAM 方案目前主要有兩種實現路徑，一種是基於 RGBD 的深度攝像機，比如 Kinect；還有一種就是基於單目、雙目或者魚眼攝像頭的。

VSLAM 目前尚處於進一步研發和應用場景拓展、產品逐漸落地階段。

二、應用場景

從應用場景來說，VSLAM 的應用場景要豐富很多。VSLAM 在室內外環境下均能開展工作，但是對光的依賴程度高，在暗處或者一些無紋理區域是無法進行工作的。而激光 SLAM 目前主要被應用在室內，用來進行地圖構建和導航工作。

三、地圖精度不同

激光 SLAM 在構建地圖的時候，精度較高；

VSLAM，比如常見的，用的非常多的深度攝像機 Kinect，（測距范圍在 3-12m 之間），地圖構建精度約 3cm；所以激光 SLAM 構建的地圖精度一般來說比 VSLAM 高，且能直接用於定位導航。

四、易用性不同

激光 SLAM 和基於深度相機的 VSLAM 均是通過直接獲取環境中的點雲數據，根據生成的點雲數據，測算哪裡有障礙物以及障礙物的距離。

但是基於單目、雙目、魚眼攝像機的 VSLAM 方案，則不能直接獲得環境中的點雲，而是形成灰色或彩色圖像，需要通過不斷移動自身的位置，通過提取、匹配特徵點，利用三角測距的方法測算出障礙物的距離。

『玖』 為什麼說iPhoneX的FaceID能比指紋識別更安全

蘋果iPhone X已經發布了一段時間，與之前最大的變化除了全面屏外，還有取代指紋識別的Face ID。

雖說此前三星等其他廠商也有面部識別，但他們大多都被一張照片「輕松打敗『』，而蘋果宣稱他們的Face ID安全性高於指紋識別，他們人臉識別是基於「結構光」和「深度相機」技術。那到底什麼是結構光？什麼又是深度相機？蘋果的Face ID為什麼就能提供更高的安全性呢？秘密都在iPhone X的「劉海」里。

更值得注意的是，包括指紋、人臉、虹膜在內的各種生物識別技術還是有著它們無法克服的「先天缺陷」，無論准確率如何提高，一旦被攻破，結果是不可逆的，與隨時可以更改的密碼相比，你確定你要換臉換手換眼睛嗎？

『拾』 在一個相機的介紹中看到了3D結構光這個技術，有詳細解釋不

哇哦，不知道盆友你是做什麼的呀？你看到的不是美國的matterport就是杭州維聚的3D SMART的深度相機了，他們相機中使用的結構光是一組由投影儀和攝像頭組成的模組結構，利用投影儀投射特定的光信息到物體表面後及背景後，由攝像頭採集，根據物體造成的光信號的變化來計算物體的位置和深度等信息，進而復原整個三維空間。不過還是國內的這款好用些。