模型构建相机Vero

简单、直观的操作Vero 旨在以少的输入提供佳性能。由于直观的 iOS 应用程序和一系列可防止错误发生的功能相结合，整个 Vero 相机系统可由单个操作员运行。

Vero 的板载加速度计使用户可以通过轻按来选择摄像头，并告诉设备它在系统中的位置，以便它可以在需要重新校准时通知您。

Autoheal 技术检测颠簸，自动纠正错位以实现牢不可破的跟踪。

模型构建相机

对于光学设备来说，不可避免的要涉及精度和使用范围问题。作为，要熟悉这款设备的这些功能，对于基于这些设备所进行的开发有着决定性的作用。Xtion设备采用的是基于散斑的光源标定技术，所以散斑的形成与否对深度图像有着决定性的作用。下图是获取的深度图像，图中黑色的部分表示无法获得深度信息。首先在靠近镜头的地方会无法获取深度，这是因为在这么近的距离无法形成有效的散斑。其次图片中天花板上的照明灯管部分也无法获取深度，因为Xtion使用的是主动光学式探测，所以直接光照会对传感器的接收产生较强的干扰，一部分黑色是在图片中远的地方，这是因为距离过远，当距离过远时也不能形成有效的散斑。

模型构建相机动作捕捉技术

红外光学动作捕捉技术经历数十年的持续发展，目前常用的红外光学动作捕捉技术都是基于计算机视觉原理[4]。红外摄像头的光学步态捕捉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捕捉。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。