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模型构建相机Flex相机

Flex相机可以向你的电脑发送各种预处理的图像类型，从而提高成像效率和系统定标。图像处理类型包括:

对象 - 使用我们的灰度处理方法对标记点位置、大小和圆度进行相机检测。以小的CPU占用空间提供的精度。

精密灰度 - 与对象处理类似，但是将标记的选择性灰度图像发送到电脑来计算对象数据。 提供详细的标记点信息，但比起对象处理需要消耗更多的CPU资源。

分段 - 与精密灰度处理相似，分段模式将相机和CPU之间的处理分开，为CPU的标记检测提供简化的标记点信息。为精度和处理负载提供平衡。

模型构建相机光学定位技术

现有的光学定位技术，例如，双目可见光主动光学定位方案中，目标物的色球可以主动发射不同颜色的可见光，利用两球在摄像头所拍摄的图像中呈现不同的颜分每个色球的图像，再利用三角定位原理确定每个色球的空间位置，从而完成多目标的空间定位。

又例如，Oculus公司的单目红外主动光学定位方案中，目标物上固定设置多个可以主动发射红外光的标识点，标识点以与摄像头帧率相同的频率闪烁并与摄像头快门同步，通过控制各个红外标识点的闪烁模式可以区分不同标识点，根据标识点之间的相对位置关系确定目标物的空间位置。

模型构建相机动作***技术

红外光学动作***技术经历数十年的持续发展，目前常用的红外光学动作***技术都是基于计算机视觉原理[4]。红外摄像头的光学步态***主要分为被动式和主动式。被动式是在人体关键部位粘贴反光标记点，主动式是在人体主要部位佩戴上可发射红外线的主动式摄像头。本节主要说明被动形式的光学步态***。在人体的主要骨骼部位以及关节处粘贴反光标记点，利用架设好的红外摄像头反光标记点（Markers），从而计算出反光标记点在空间中的位置。