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来自csk的低成本3d scanner。本文的前传在此。

1. 设备设计

核心元件原型

在第一篇文章的原理介绍[1]中，已经大致提到了本次制作的核心元件：摄像头、激光器以及进行扫描的伺服电机的 选型要求。

对于我期望的精度和性能，一般市面常见的USB VGA摄像头即可满足要求。

图：本制作使用的USB摄像头(已经拆除外壳)

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来自CSK的低成本3D scanner。Very Impressive！

在开始介绍原理前，先给出一些扫描得到的3D模型以及演示视频，给大家一个直观的认识。

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ImageMagick是拥有批处理能力的，比如如下命令：

montage “*.jpg” -geometry 24×24+2+2 thumbnail.png

就是将当前目录下所有的jpg图像，缩小到24×24大小，并排列到一张图像上去。

除了上面这种通配符的方式，另外一种批处理方式是使用@，如:

dir /B  *.png > filelist.txt

montage @filelist.txt -geometry 24×24+2+2 thumbnail.png

同样也可以达到上述效果。这也意味着我们可以使用一个文件名列表来完成批处理工作。

更进阶的方式是使用@-，@-接受从通道传递过来的参数，如下：

echo ‘a.jpg b.jpg c.jpg’ | montage @- -geometry 24×24+2+2 thumbnail.png

但是貌似上述方式只有在linux的console下才有效，在dos下我没能实验成功。

使用ImageMagick实现老照片效果只需一行命令：

convert %1 -sepia-tone 75%% ( %1 -fill #FFFFFF -colorize 100%% +noise Random -colorspace gray -alpha on -channel A -evaluate Set 100 ) -compose overlay -composite %2

上述命令完成如下工作：

1：将输入图像使用sepia-tone滤镜处理

2：生成一个白色蒙版，填充随机噪声，转化为灰度，并加上alpha通道

3：步骤1和步骤2的结果使用overlay的方式compose

使用ImageMagick完成伪HDR效果，只需一行命令：

convert %1 ( %1 -blur 3×3 ) -compose overlay -composite output.png

上述命令完成了如下工作：

1：将输入图像进行模糊。

2：将模糊之后的图片以overlay的方式，叠加到输入图像上去。

ImageMagick是个很强大图像处理命令行工具。只需很少的指令就能完成复杂的图像操作。

ImageMagick的命令设计使得几乎任何不太复杂的图像操作都可以用一行命令完成。

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来自：www.vision-smart.com 北京博视智动技术有限公司

ICX445芯片是Sony公司近年来推出的一款高性价比芯片，其分辨率为1280*960（130万像素），帧速为30fps。与传统ICX267芯片的140万像素（1340*1024）相机比，采用ICX445芯片做出的相机在分辨率近似相同的情况下，价格更便宜，帧速更快，而像元在尺寸更小的情况下，反而实现了更高的灵敏度。近年来，世界各主流相机厂商都推出了基于该款芯片的相机，如德国BASLER公司的acA1300-30gm，加拿大Pointgrey公司的FL2G-13S2M-C，德国BAUMER公司的TXG12，德国AVT公司的Manta G-125等等，均在中国市场占据了大量应用。

目前大多数用户使用ICX445芯片的相机时，都选配了Computar、KOWA、Pentex或Fujinon公司的百万像素镜头或二百万像素镜头，而忽视了ICX445芯片像元尺寸更小，与传统的ICX267和ICX274芯片不同，需要与更高分辨率的镜头配合使用，才能真正实现最佳成像性能的事实。为什么ICX445芯片的像素更小，就必须配合更高分辨率的镜头才能实现最佳成像性能呢？下面我们先来共同理解几个概念

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从1987到2009年的ICCV的Best paper列表：

ICCV Best Papers

• 12th ICCV, 2009, Kyoto, Japan
  • Marr Prize Paper: Chaitanya Desai, Deva Ramanan and Charless Fowlkes, Discriminative Models for Multi-class Object Layout
  • Marr Prize Honorable Mention: Ahmed Kirmani, Tyler Hutchison, James Davis and Ramesh Raskar, Looking Around the Corner Using Transient Imaging
• 11th ICCV, 2007, Rio de Janeiro, Brazil
  • Marr Prize Paper: Bradley Davis, P. Thomas Fletcher, Elizabeth Bullitt, Sarang Joshi, Population Shape Regression From Random Design Data
  • Marr Prize Honorable Mention:
    • Ying Nian Wu, Zhangzhang Si, Chuck Fleming, Song-Chun Zhu, Deformable Template As Active Basis
    • Abhijeet Ghosh, Shruthi Achutha, Wolfgang Heidrich, Matthew O’Toole, BRDF Acquisition with Basis Illumination
    • Manmohan Chandraker, Sameer Agarwal, David Kriegman, Serge Belongie, Globally Optimal Affine and Metric Upgrades in Stratified Autocalibration

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从2001到2011的cvpr best paper列表：

CVPR Best Papers

• CVPR 2011
  • Best Paper: Real-time Human Pose Recognition in Parts from Single Depth Images, Jamie Shotton, Andrew FItzgibbon, Mat Cook, Toby Sharp, Mark Finocchio, Richard Moore, Alex Kipman, Andrew Blake
  • Best Paper Honorable Mention: Discrete-Continuous Optimization for Large-scale Structure from Motion, David Crandall,  Andrew Owens, Noah Snavely, Daniel Huttenlocher
  • Best Student Paper: Recognition Using Visual Phrases, Ali Farhadi, Mohammad Amin Sadeghi
  • Best Student Paper Honorable Mention: Separating Reflective and Fluorescent Components of An Image, Cherry Zhang, Imari Sato

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这个萌妹子牛大家应该都认识吧，根据情报，此牛如愿拿到了marr prize，不过这样的人不拿，谁拿呢？

虽然这个奖是给文章的，但Nobel Prize也是给工作的，更多的是奖励这个这个人的。
你看了她的最近的文献，就明白为什么了。
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