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Augmented Reality Principles and Practice中的跟踪技术ppt

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增强现实技术与实践开发的好教材，让读者快速了解与AR相关的设备，跟踪与注册方法。ppt主要介绍tracking技术

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Tracking, Calibration, and

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1.Micro-LED displays: A review of technology and applications，2020，IEEE Communications Surveys & Tutorials，作者：D. Y. C. Lie, M. K. J. Mortada, H. Ji 这篇文章总结了微型LED显示技术及其应用，首先介绍了微型LED显示技术的历史发展，并对技术的基本原理进行了概述，接下来着重介绍了两大主要微型LED显示技术——纳米LED和太阳能LED，详细介绍了它们在构造、制造、封装、背光、驱动、控制和集成等方面的关键技术，最后针对应用场景提出了一些有关微型LED显示技术的发展建议。 2.Highly Efficient Micro-LED Displays Using Phosphor-Converted InGaN White LEDs，2020，IEEE Transactions on Electron Devices，作者：T. Sato, H. Kanda, H. Ishikawa 这篇文章介绍了使用磷光转换的InGaN白光LED来实现高效微型LED显示器的方法。文章首先介绍了磷光转换的原理，然后提出了一种结构，该结构利用InGaN LED在晶圆表面形成多个微型LED，能够实现高分辨率和高亮度的微型LED显示器，最后详细介绍了实验结果，验证了该方案的可行性和可靠性。 3.Design and Fabrication of Micro-LED Display Using Flip-Chip Technology，2020，IEEE Access，作者：K. N. Lee, S. H. Kim 这篇文章介绍了使用翻转芯片技术来设计和制造微型LED显示器的方法。文章首先介绍了微型LED的结构原理，然后研究了翻转芯片技术在微型LED显示器中的应用，包括构造、制造和封装等，最后提出了一种微型LED显示器的设计方案，并进

Micro-LED displays are a recently developed display technology that offers higher brightness, contrast, and color gamut than traditional display technologies such as liquid crystal displays (LCDs). In

Image segmentation is a classic problem in the research of computer vision, and also a hot topic in the field of image understanding. It has a wide range of applications in the fields of scene understanding, medical image analysis, robot perception, video surveillance, augmented reality, image compression, and so on. Image segmentation is simply to separate the target from the background in the image, which is divided into semantic segmentation and instance segmentation. Semantic segmentation (applied to static 2D images, videos, and even 3D data and volume data) needs to divide the visual input into different semantic interpretable categories. Semantic interpretability means that the classification category is meaningful in the real world and is a pixel-level classification. The main application fields include geographic information systems, unmanned driving, medical image analysis, robots, etc. 翻译为中文

图像分割是计算机视觉研究中的一个经典问题，也是图像理解领域的热门话题。它在场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实、图像压缩等领域有广泛的应用。图像分割的目的就是把图像中的目标与背景分离开来，它被分为语义分割和实例分割。语义分割（应用于静态2D图像、视频，甚至3D数据和体积数据）需要将视觉输入划分为不同的语义可解释的分类。语义可解释性意味着分类类别在现实世界中有意义，并且是像素级分

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写一个 n 阶矩阵的逆矩阵代码

以下是一个求 n 阶矩阵的逆矩阵的代码： ```python import numpy as np def inverse_matrix(matrix): n = len(matrix) identity = np.identity(n) augmented_matrix = np.concatenate((matrix, identity), axis=1)

scene = process_scene(ns_scene, env, nusc, data_path) if scene is not None: if data_class == 'train': scene.augmented = list() angles = np.arange(0, 360, 15) for angle in angles: scene.augmented.append(augment_scene(scene, angle)) scenes.append(scene)

这段代码实现了以下功能： 1. 调用函数`process_scene`处理场景变量`ns_scene`，并使用参数`env`和`nusc`以及文件路径`data_path` 2. 如果处理得到的场景不为空，判断数据类别是否为'train'，如果是，调用函数`augment_scene`对场景进行数据增强，生成若干不同角度的场景 3. 最后，将场景加入到场景列表`scenes`中。

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