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1.基于开源二兄弟MediaPipe＋Rerun实现人体姿势跟踪可视化
2.ARToolkitARToolkit介绍
3.trix是增强增强什么
4.Three.js知识梳理一：Three.js概述和基础知识
5.VINS-Mono：原理深剖+白板从零手推公式+源码逐行精讲！
6.ARCore系列教程（1）---创建第一个原生AR应用

基于开源二兄弟MediaPipe＋Rerun实现人体姿势跟踪可视化

       人体姿势跟踪是现实现实计算机视觉中的关键任务，旨在识别关键身体位置、源码原理分析姿势并对其进行分类。增强增强实现这一目标依赖于预先训练的现实现实机器学习模型，用于评估视觉输入并在图像坐标和3D世界坐标中识别身体地标。源码原理听书源码修复尽管模型的增强增强准确性尚有提升空间，但其应用场景广泛，现实现实如人机交互、源码原理运动分析、增强增强游戏、现实现实虚拟现实、源码原理增强现实、增强增强健康等。现实现实

       值得注意的源码原理是，尽管模型在许多场景中表现出色，但在个体差异较大的情况下，例如手臂和腿部尺寸不标准的人体，其精度可能受到影响。这提醒我们在集成技术时要充分考虑可能的不准确性，并寄希望于科学界未来能开发出更强大的模型。

       实施人体姿势跟踪时，还必须考虑伦理和法律因素。例如，在公共场所未经同意拍摄人体姿势可能侵犯隐私权。因此，在现实应用前应充分评估并遵守相关道德和法律要求。

       为了实现人体姿势跟踪，首先需要安装所需的时间显示源码大全库，包括Python的mediapipe、numpy、opencv-python和rerun-sdk。

       接下来，使用mediapipe跟踪人体姿势。mediapipe框架，特别是基于Python的版本，为希望集成计算机视觉和机器学习的设备提供了一个方便的工具。mediapipe可以检测图像中的人体标志，并将身体姿势标志评估为图像坐标和3D世界坐标。一旦成功运行模型，即可使用这些坐标进行可视化。

       mediapipe姿态标志检测指南提供了示例图像，展示了如何使用mediapipe进行人体姿势跟踪。为了实现这一点，需要读取mediapipe姿势结果集中的二维地标位置和三维地标位置。

       为了可视化mediapipe的输出，可以使用rerun库。rerun作为多模态数据的可视化工具，可以构建布局、自定义可视化并实现与数据的交互。通过rerun图像浏览器，可以记录和显示数据，如将人的姿势可视化为2D点或3D点。

       为了在视频中以可视化方式观察身体姿势的标志，需要使用rerun的实体路径层次结构记录多个组件。例如，可以创建“video”实体，源码分享歌曲推荐并包括视频的“video/rgb”组件和身体姿势的“video/pose”组件。此外，要实现视频设计中的时间线概念，需要掌握时间的概念。

       为了将视频上的2D点可视化，可以实现一个函数，该函数读取mediapipe的预测结果，并将预测结果中的2D点记录到“video/pose/points”实体中。同样地，对于3D点，可以创建一个新实体“Person”，并输出有关这些三维点的数据，以创建人体姿势的三维演示。

       实现人体姿势跟踪后，可以使用GitHub仓库中的完整源代码进行探索、修改和理解。为了提高效率，可以压缩记录的图像，并限制内存使用以避免超过RAM容量。此外，可以根据需求自定义视觉效果以满足特定需求。

       通过本文的学习，您现在可以深入了解基于开源库mediapipe和rerun实现人体姿势跟踪及其可视化的技术细节。如果您对这个主题感兴趣，可查阅更多相关资源和文章，探索计算机视觉和机器人的更多可能性。

ARToolkitARToolkit介绍

       ARToolKit是一个C/C++语言编写的库，用于简化增强现实应用程序的源码下载歌曲伤感开发。增强现实技术将虚拟图像叠加在现实世界画面之上，具有广泛的应用潜力，尤其是在工业和理论研究领域。

       开发AR程序的难点在于实时地将虚拟图像与用户视野对齐，并与真实世界中的物体精确匹配。ARToolKit通过使用计算机图像技术计算摄像机与标记卡之间的相对位置，使得开发者能够将虚拟对象精确覆盖到标记卡上。该库提供了快速准确的标记跟踪功能，大大加速了AR程序的开发速度。

       ARToolKit不仅提供跟踪库和完整源代码，还允许开发者根据不同的平台调整接口，甚至可以使用自己的跟踪算法。这意味着开发者可以根据需求灵活调整库的功能。

       ARToolKit目前支持以下操作系统：

       SGI IRIX

       PC Linux

       Mac OS X

       PC Windows（包括//NT//XP）

       尽管当前版本的ARToolKit在不同操作系统上实现了不同的函数集，但所有版本都遵循相同的开发包框架，利用了相关平台上的硬件特性以实现高效运行。对于Video see-through AR（实时视频覆盖虚拟图像）和标准的see-through AR（需要配备头部现实设备的视图）两种模式，ARToolKit提供了全面的支持，满足不同应用场景的需求。

trix是什么

       Trix是一种用于处理三维图形渲染的开源库。

       接下来详细介绍Trix的相关信息：

       首先，Trix是一个旨在实现高性能三维图形渲染的开源库。它通过一系列的图形API提供了一套完整的三维渲染解决方案。随着技术的不断发展，尤其是在游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域，对图形渲染性能的要求越来越高。在这样的蓝码指标源码背景下，Trix应运而生，为开发者提供了一个高效、灵活的工具来处理复杂的图形渲染任务。

       其次，Trix具有跨平台的特点。它支持多种操作系统和硬件平台，能够在不同的环境下实现良好的兼容性。这意味着开发者可以使用Trix库在多个平台上开发应用程序，而无需担心平台差异导致的兼容性问题。

       此外，Trix还提供了一套丰富的图形功能。它支持渲染复杂的几何形状、纹理映射、光照和阴影效果等。通过这些功能，开发者可以创建逼真的三维场景和动态效果。同时，Trix还支持脚本语言和着色器语言的使用，这使得开发者可以根据需求灵活地实现各种图形效果。

       最后，作为开源库，Trix的代码是公开的，开发者可以自由地访问和使用。这意味着开发者可以根据自己的需求对Trix进行定制和优化，甚至可以贡献自己的代码以改进库的功能和性能。这种开放的特点使得Trix能够不断发展和完善，以满足不断变化的市场需求。

       总的来说，Trix是一个强大的三维图形渲染库，具有高性能、跨平台、功能丰富和开放源码等特点。它在游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。

Three.js知识梳理一：Three.js概述和基础知识

       Three.js是一个基于JavaScript的开源3D图形库，利用WebGL技术在网页上渲染3D图形。它提供多种高级功能，如几何体、纹理、光照、阴影等，让开发者快速创建复杂逼真的3D场景。Three.js具有跨平台和跨浏览器兼容性，无需插件，现代浏览器即可观看3D内容。

       Three.js始于年，由mrdoob创建。WebGL兴起时，开发者对于应用充满好奇和期待，mrdoob希望提供一个简单易用的工具，于是Three.js应运而生。经过多年发展和社区贡献，它成为流行3D图形库之一，拥有丰富功能和庞大用户群体。

       Three.js应用广泛，涉及领域包括互动式可视化、游戏开发、虚拟现实、增强现实、在线教育、影视动画、建筑可视化、艺术装置与展览等。

       基础知识包括场景、相机、渲染器、几何体、材质和光源概念。场景代表3D空间，包含所有要渲染的物体。相机定义观察点，决定渲染部分。渲染器将场景和相机信息渲染到屏幕。几何体定义3D物体形状，材质决定外观，网格结合几何体和材质。光源提供光照，增加明暗、阴影效果。

       深入探索Three.js的高级功能和性能优化技巧。建议资源和学习方向包括套精选项目源码，关注公众号「码农园区」，回复源码获取全套源码下载链接。

VINS-Mono：原理深剖+白板从零手推公式+源码逐行精讲！

       自动驾驶领域在年呈现出快速发展的态势，各大创业公司纷纷宣布获得大额融资。1月日，文远知行完成B轮3.1亿美元融资；1月日，滴滴获得3亿美元融资；2月8日，小马智行获得1亿美元C+轮融资；3月日，Momenta完成C轮总计5亿美元的融资；4月日，大疆创新推出智能驾驶业务品牌“大疆车载”，向汽车企业提供自动驾驶解决方案；4月日，小鹏汽车发布搭载激光雷达的智能汽车小鹏P5，成为全球第一款量产的激光雷达智能汽车；4月日，图森未来在美股上市，被称为“全球自动驾驶第一股”；4月日，华为和北汽合作实现上海城区通勤无干预自动驾驶，成为全球唯一城市通勤自动驾驶量产车。

       在自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等技术领域中，定位和建图（SLAM）发挥着至关重要的作用，而视觉惯性里程计（VIO）作为SLAM算法中的一个重要分支，其理论复杂度较高。对VIO的掌握能力将直接影响到SLAM从业者的专业水平。VINS-Mono是由香港科技大学飞行机器人实验室（沈邵劼团队）在年开源的知名单目VIO算法。该算法由第一作者秦通（华为天才少年）提出，并在年获得IEEE Transactions on Robotics期刊的最佳论文奖。VINS-Mono使用单目相机和惯性测量单元（IMU）实现了视觉和惯性联合状态估计，同时能够估计传感器外参、IMU零偏以及传感器时延，是一款经典且优秀的VIO框架。

       VINS-Mono在室内、室外大尺度以及高速飞行的无人机场景中均表现出色。在手机AR应用中，该算法优于当前最先进的Google Tango效果。同时，VINS-Mono也是VINS-Fusion算法的基础，应用于汽车SLAM时同样展现出高精度和稳定性。

       在自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等领域的岗位中，掌握VINS-Mono算法成为了关键技能之一。为此，计算机视觉life团队推出了独家课程《VINS-Mono：原理深剖+白板从零手推公式+源码逐行精讲》。该课程通过详细的步骤解读、疑难问题解析、结合作者回复的issue理解，帮助学员深入掌握VINS-Mono背后的原理。课程内容覆盖从基础理论到复杂公式的推导，通过白板从零开始手推公式的方式，使学员能够理解复杂公式的形成过程，从而真正掌握VINS-Mono的原理。课程价格根据购买时间调整，购买越晚价格越高。如有疑问，学员可加入QQ群（）咨询，购买成功后会自动显示内部答疑群。

ARCore系列教程（1）---创建第一个原生AR应用

       AIRX的全新教程系列专注于ARCore，帮助开发者掌握在Android平台上创建AR应用的技巧。ARCore是Google提供的增强现实开发平台，它利用API让手机感知环境并实现与现实世界的交互。

       ARCore的核心功能包括设备兼容性（支持Android 7.0及以上版本），以及三项关键技术：运动跟踪、环境理解和光估测。运动跟踪通过摄像头识别特征点并结合惯性传感器，确定设备位置和方向；环境理解则通过检测平面和估计光照，增强虚拟内容与现实环境的融合；光估测则提供了现实光照信息，提升虚拟物体的真实感。

       开发者可以利用这些功能在Android Studio中开发应用，如安装并配置Android Studio和SDK工具，包括ARCore SDK。步骤包括安装Android Studio，设置SDK，安装ARCore服务，以及构建和部署示例应用程序。在源代码中，例如HelloArActivity，开发者可以深入理解代码逻辑，如加载ARCore表面的处理和UI更新的优化。

       继续学习，下一章节将带领你使用Unity构建ARCore应用，进一步探索AR开发的无限可能。