深度相机是什么

‘壹’ al camera是什么相机

al camera是双摄的意思,并非某一特定型号的相机。市面上许多双摄手机拍摄出的图像都会有al camera水印，表明此手机是双摄。

al

英 ['djuːəl]美 ['dʊəl]

adj. 双的，两部分的，二体的，二重的

n. 双数；双数词

camera

英 ['kæm(ə)rə]美 ['kæmərə]

n. 照相机；摄影机

(1)深度相机是什么扩展阅读：

目前双摄手机通常有以下几种不同的组合形式：

1、彩色相机 + 彩色相机（RGB + RGB），主要用于计算景深，实现背景虚化和重对焦。

2、彩色相机 + 黑白相机（RGB + Mono），主要提升暗光/夜景影像拍摄质量。

3、广角镜头 + 长焦镜头（Wide + Tele），主要用于光学变焦。

4、彩色相机 + 深度相机（RGB + Depth），主要用于三维重建。

‘贰’ 3D深度相机主要应用在哪些方面

像杭州维聚的3D SMART这款深度相机，很多房产中介会选择，用来拍摄房源以展示在官网中，全景及房源模型的展示以给客户带来看房新体验。市场反应都挺好的

‘叁’ Mesa Imaging SwissRanger SR4000 深度相机的技术特征

相机具有耐用的外形设计，并且在出厂前经过严格校准
产品采用自校准光学设计，可保证在整个寿命中始终保证稳定的测量品质
产品有5米和10米两种测量范围，用户可根据具体情况灵活选择
内像素背景光抑制功能可以提高测量精度，即使在不利的背景光条件下仍然可以正常测量
可选获取模式可以实现连续或触发测量

‘肆’ 如何通过深度相机获取空间物体位置信息

首先，在PCL（Point Cloud Learning）中国协助发行的书提供光盘的第9章例1文件夹中，打开名为range_image_creation.cpp的代码文件。
解释说明
下面来解析打开源代码中的关键语句。
#include <pcl/range_image/range_image.h> //深度图像头文件
int main (int argc, char** argv) {
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> pointCloud; //定义点云对象
for (float y=-0.5f; y<=0.5f; y+=0.01f) { //循环产生点数据
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); //循环添加点数据到点云对象
}
}
pointCloud.width = (uint32_t) pointCloud.points.size();
pointCloud.height = 1; //设置点云对象的头信息
这段程序首先创建一组数据作为点云的数据内容，再设置文件头的信息，整个实现生成一个呈矩形形状的点云。
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); //采集位置
pcl::RangeImage::CoordinateFrame coordinate_frame =pcl::RangeImage::CAMERA_FRAME; //深度图像遵循的坐标系统
float noiseLevel=0.00;
float minRange = 0.0f;
int borderSize = 1;
这部分定义了创建深度图像时需要的设置参数，将角度分辨率定义为1度，意味着由邻近的像素点所对应的每个光束之间相差1度，maxAngleWidth=360和maxAngleHeight=180意味着，我们进行模拟的距离传感器对周围的环境拥有一个完整的360度视角，用户在任何数据集下都可以使用此设置，因为最终获取的深度图像将被裁剪到有空间物体存在的区域范围。但是，用户可以通过减小数值来节省一些计算资源，例如：对于传感器后面没有可以观测的点时，一个水平视角为180度的激光扫描仪，即maxAngleWidth=180就足够了，这样只需要观察距离传感器前面就可以了，因为后面没有需要观察的场景。sensorPose定义了模拟深度图像获取传感器的6自由度位置，其原始值为横滚角roll、俯仰角pitch、偏航角yaw都为0，coordinate_frame=CAMERA_FRAME说明系统的X轴是向右的，Y轴是向下的，Z轴是向前的，另外一个选择是LASER_FRAME，其X轴向前，Y轴向左，Z轴向上。noiseLevel=0是指使用一个归一化的Z缓冲器来创建深度图像，但是如果想让邻近点集都落在同一个像素单元，用户可以设置一个较高的值，例如noiseLevel=0.05可以理解为，深度距离值是通过查询点半径为125px的圆内包含的点用来平均计算而得到的。如果minRange>0，则所有模拟器所在位置半径minRange内的邻近点都将被忽略，即为盲区。在裁剪图像时，如果borderSize>0，将在图像周围留下当前视点不可见点的边界。
pcl::RangeImage rangeImage;
rangeImage.createFromPointCloud(pointCloud, angularResolution, maxAngleWidth, maxAngleHeight, sensorPose, coordinate_frame, noiseLevel, minRange, borderSize);
std::cout << rangeImage << "\n";
其余的代码是使用那些用户给定的参数，从点云创建深度图像，并且在终端下打印出一些信息。
深度图像继承于PointCloud类，它的点类型具有x，y，z和range距离字段，共有三种类型的点集，有效点集是距离大于零的点集，当前视点不可见点集x=y=z=NAN且值域为负无穷大，远距离点集x=y=z=NAN且值域为无穷大。
编译和运行程序
利用光盘提供的CMakeLists.txt文件，在cmake中建立工程文件，并生成相应的可执行文件。生成执行文件后，就可以运行了，在cmd中键入命令：
...>range_image_creation.exe

‘伍’ 3D传感器是干什么用的

获取三维影像的。
所谓3D传感器，实际上就是可以同时在两个方向上同时测量的传感器。获得的数据经计算机处理后可以转为三维坐标。

‘陆’ 什么是3D深度相机

深度相机，顾名思义，指的是可以测量物体到相机距离（深度）的相机。目前国内的杭州维聚的3D SMART 这款深度相机还是不错的，使用手机就可以用控制操作，不要太简单。

‘柒’ 为什么手机“双摄”会火

为什么手机“双摄”会火？区别于“单摄”优势在哪里？

最后通过“彩色相机+黑白相机”组合计算，提亮暗部，降低噪点，从而使照片更加“出彩”。

据上述，不难看出，手机“双摄”拍照功能远远优胜“单摄”，喜欢用手机拍照的你，会不会优先考虑手机“双摄”呢？

手机“双摄”技术，已经逐渐趋向完善了，“三摄”更是已经问世，手机拍照功能技术更上一层楼，随着科技的发展，以后会不会还有“四摄”、“五摄”呢？

‘捌’ SLAM与VSLAM有什么区别

一、成熟度不同

激光 SLAM 比 VSLAM 起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的 SLAM 方案目前主要有两种实现路径，一种是基于 RGBD 的深度摄像机，比如 Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。

VSLAM 目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。

二、应用场景

从应用场景来说，VSLAM 的应用场景要丰富很多。VSLAM 在室内外环境下均能开展工作，但是对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。而激光 SLAM 目前主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。

三、地图精度不同

激光 SLAM 在构建地图的时候，精度较高；

VSLAM，比如常见的，用的非常多的深度摄像机 Kinect，（测距范围在 3-12m 之间），地图构建精度约 3cm；所以激光 SLAM 构建的地图精度一般来说比 VSLAM 高，且能直接用于定位导航。

四、易用性不同

激光 SLAM 和基于深度相机的 VSLAM 均是通过直接获取环境中的点云数据，根据生成的点云数据，测算哪里有障碍物以及障碍物的距离。

但是基于单目、双目、鱼眼摄像机的 VSLAM 方案，则不能直接获得环境中的点云，而是形成灰色或彩色图像，需要通过不断移动自身的位置，通过提取、匹配特征点，利用三角测距的方法测算出障碍物的距离。

‘玖’ 为什么说iPhoneX的FaceID能比指纹识别更安全

苹果iPhone X已经发布了一段时间，与之前最大的变化除了全面屏外，还有取代指纹识别的Face ID。

虽说此前三星等其他厂商也有面部识别，但他们大多都被一张照片“轻松打败‘’，而苹果宣称他们的Face ID安全性高于指纹识别，他们人脸识别是基于“结构光”和“深度相机”技术。那到底什么是结构光？什么又是深度相机？苹果的Face ID为什么就能提供更高的安全性呢？秘密都在iPhone X的“刘海”里。

更值得注意的是，包括指纹、人脸、虹膜在内的各种生物识别技术还是有着它们无法克服的“先天缺陷”，无论准确率如何提高，一旦被攻破，结果是不可逆的，与随时可以更改的密码相比，你确定你要换脸换手换眼睛吗？

‘拾’ 在一个相机的介绍中看到了3D结构光这个技术，有详细解释不

哇哦，不知道盆友你是做什么的呀？你看到的不是美国的matterport就是杭州维聚的3D SMART的深度相机了，他们相机中使用的结构光是一组由投影仪和摄像头组成的模组结构，利用投影仪投射特定的光信息到物体表面后及背景后，由摄像头采集，根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和深度等信息，进而复原整个三维空间。不过还是国内的这款好用些。