小米5x支持otg功能吗8支不支持Google的tango不??能不用Scann3D、Qlone之类的三维扫描软件??

邓友邦象棋从来没输过吗?_百度知道
邓友邦象棋从来没输过吗?
邓友邦象棋从来没输过吗?
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棋王邓有邦从权威百科和奥运赛事记录都没有这个人,只是被快手上一群人炒作起来的,1993年奥林匹斯奥运会冠军都是假的,奥林匹斯和奥运会根本扯不到一块去,象棋也没有进入奥运会的项目里面,有关他的都是快手上一群人造谣的骗粉丝而已。棋鬼王是中国经典动漫《围棋少年2》中的男主角,是一个无父无母的孤儿,被老棋鬼王收留住在在深山里,并将其全部棋艺传授给他。沿用爷爷的名字,并遵循其遗愿来到山下与众多围棋高手交手且显示出他可与江流儿媲美的围棋天赋。虽然外表总是表现得很率直,但是内心也隐藏着普通人难以想象的苦痛。
他下的是日本将棋,不是中国象棋,规则不同,他下将棋没输过。(我也喜欢鹿丸)
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都是假的,就是一个普普通通的流浪汉而已,被快手上一群人炒作起来的,什么1993年奥林匹斯奥运会冠军都是假的,奥林匹斯和奥运会根本扯不到一块去,象棋也没有进入奥运会的项目里面,有关他的都是快手上一群人造谣的骗粉丝而已。
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第一部谷歌Tango手机终于开卖:增强现实进入现实现在开始
  PingWest / lianzi
  Pokémon Go 让很多人见识到了增强现实(AR)的威力,上线前三周,这个游戏的下载量就超过了 1 亿次。不过严格来说,Pokémon Go 不能算是真正的增强现实,它用了一种讨巧的方法,直接把虚拟的精灵放在手机屏幕中间,叠加在手机摄像头拍摄的实时画面上。
  而在 Pokémon Go 出现之前,Google 就有一个更激进的计划:Tango。它希望通过在手机上定制传感器和摄像头,实时感知并建立起当前环境的 3D 模型,在此基础上,把虚拟的影像叠加上去,而且,即使在你移动时,虚拟影像也能保持在正确的位置,就像现实中一样。
  今天,Google 终于发布了搭载 Tango 技术的消费机手机——由联想生产的 Phab2 Pro,售价 499 美元,现在,美国地区的用户已经可以订购,预计 12 月发货。同时,Google 应用商店还更新了多款开发者专门为 Tango 开发的应用。
  联想 Phab2 Pro 看上去和普通的大屏手机没有什么区别:骁龙 652 处理器,6.4 英寸屏幕,全金属机身,支持指纹识别,4GB 内存 + 64GB 机身存储。
  当然,作为一款搭载了增强现实技术的手机,Phab2 Pro 有它的独到之处。除了常规的前置、后置摄像头,它的后方还有两个额外的摄像头,一个用来感知景深,一个进行运动追踪。
  有了这些设备,配合内置的其他传感器和 Google 的算法,Phab2 Pro 就能实时地对现实场景进行 3D 建模,也就是说,这台手机能够感知自己的位置、方向,与周围物体的距离,甚至,它能够通过 3D 模型,直接感知周围物体的尺寸。
  来看一下它的应用场景吧:
  拿着手机对客厅扫描一圈后,直接把沙发“摆上去”,还可以调节位置,查看效果。当然,这些都是在屏幕上完成的。如果满意,你甚至可以直接下单购买。
  游戏也会有完全不同的体验,一头外星异兽缓缓向你走来,而背景,是你熟悉的自己的房间;
  或者,一只激萌的小猫,轻松跃上沙发,就像你真的在房间内养了一只宠物。
  另外,因为对周围环境的准确感知,你可以直接在手机内测量物体的尺寸,比如,沙发的长度。
  在教育上,Tango 也会大有用武之地,在 Google 的宣传视频中,你可以把手机摄像头对着博物馆内的恐龙骨架,它立刻就能生成恐龙的复原图像,并附带相关的信息。当然,在学习星系时,它同样会有神奇的效果。
  去年,Google 就向开发者出售了 Tango 设备,并开放了 API 接口,现在的这些应用,绝大部分都是第三方的开发者自行开发的。
  和 Google 的很多前沿科技类似,很多适配 Tango 手机的应用看起来还非常稚嫩,但是,这真的称得上是下一代的智能手机。
  在 Tango 项目负责人 Johnny Lee 的设想中,未来,Tango 还可以应用于室内导航、机器人和虚拟现实设备上。例如,配合虚拟现实眼镜,搭载 Tango 技术的手机可以把你熟悉的现实环境带进虚拟现实世界里。
在开发者版本中,Google 其实已经做过这样的尝试
  Lee 还透露,明年,将会有更多的手机搭载 Tango 技术,而且,不限于联想。
未来手机市场是全渠道的竞争态势,互联网品牌的渠道下沉,和传统...
在乐视之前,海信、TCL甚至是小米盒子都曾在北美市场有所动作,那...
美国市场不喜欢乐视这家企业好大喜功的性格,他们对乐视的态度是...韩国高尺巨蛋和体操竞技场哪个大_百度知道
韩国高尺巨蛋和体操竞技场哪个大
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高尺巨蛋比较大。高尺巨蛋有大约17,000个座席,体操竞技场有不到15,000个座席。1、高尺巨蛋韩国第一座巨蛋球场“高尺天空巨蛋球场”,经过6年多的建设终于竣工,于日正式开放。散发着银色光芒的圆形球场跃入眼帘,从地下1层到地上4层都设有观众席,最多可容纳2万5千名观众。高尺天空巨蛋球场因人气K-POP偶像组合EXO在这里举行过演唱会而备受瞩目。除了作为进行棒球比赛以外,各种公演以及大型活动也常常在这里举办。从2016年开始,这里将作为韩国职业棒球队耐克森英雄CNexen Heroes的主赛场,为棒球粉丝们带来更加别开生面的棒球比赛。2、体操竞技场首尔奥林匹克体操竞技场是韩国首尔的一个室内体育场馆,位于首尔奥林匹克公园,可容纳14,730名观众。该场馆建于1988年,用以1988年汉城奥运会的体操比赛。
采纳率:100%
高尺天空巨蛋比较大,举办棒球比赛时约有17,000个座席,当举行演唱会时最多可容纳22,000人;首尔奥林匹克体操竞技场则可以容纳不到15000人!
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带你认识Google 屌炸天的AR增强现实技术——Tango
这两年虚拟现实VR和增强现实AR简直火的不要不要的,众多巨头都在发力,Google也推出了自己的AR技术解决方案,因为目前介绍Tango的中文资料还比较少,所以本人结合官网文档和自己的理解写了本文,如有错漏请不吝赐教。
1. Tango是什么,可以用来干什么?
Tango是Google的一个AR增强现实项目,配合其独特的移动设备和SDK可以方便的在应用中使用AR技术。
2. Tango室内定位为什么有很高的精确度?
众所周知,传统的定位技术(GPS\\WIFI等)在室内定位上精度很低,那么Tango是怎么实现室内定位的呢?
Tango采用的是“参照定位”,即相对于“初始位置”的一种定位方式,不涉及到卫星定位。它根据硬件设备的传感器,比如重力传感器、IMU陀螺仪等,获取移动设备相对于初始位置的“位移”和“旋转角度”,自己构建了一个“参照坐标系”,因此有较高的准确度。
当然,还有其他一些软件技术手段,比如通过区域学习修正偏差等。
3. 几个重要的概念
Tango中如下3个概念,其实也算是3个功能模块。开发者通过设置TangoConfig对象的相应字段来选择开启哪些功能。
移动追踪(motion tracking)
移动追踪指的是,Tango会记录追踪移动设备的在3D空间中的位置,位置数据包括地点和超像旋转角度等、实时报告给应用。
b. 区域学习(Area Leaning)
移动追踪只会反馈移动设备当前的坐标信息、对于设备“看”到的东西没有任何记忆,区域学习使移动设备能够看到和记住物理空间的关键视觉特征,比如边缘,角落等。
区域学习会把看到的保存起来,下次再次“看”到的时候会进行匹配,利用这些数据修正误差(漂移修正),使得轨迹追踪、定位更加准确。
c. 深度感知(Depth Perception)
深度感知给予设备“明白”物体之间的距离,这是通过独特的硬件设备技术实现的,比如“结构光”、“光速飞行时间TOF”和Stereo立体测量
4. Tango的简单使用方式
在Android中,Tango是一个后台Sevice,负责AR工作。我们使用Tango的方式就是启动这个Service,与其进行交互。
Tango主要有如下两个对象:
private Tango mT //Tnago对象
private TangoConfig mC
按照需求对TangoConfig类进行配置,下面代码配置了移动追踪和自动恢复
private TangoConfig setupTangoConfig(Tango tango) {
TangoConfig config = tango.getConfig(TangoConfig.CONFIG_TYPE_DEFAULT);
//开启移动追踪功能
config.putBoolean(TangoConfig.KEY_BOOLEAN_MOTIONTRACKING, true);
// 自动恢复
config.putBoolean(TangoConfig.KEY_BOOLEAN_AUTORECOVERY, true);
初始化Tango,调用它的connect()方法。
protected void onResume() {
super.onResume();
mTango = new Tango(HelloMotionTrackingActivity.this, new Runnable() {
public void run() {
synchronized (HelloMotionTrackingActivity.this) {
mConfig = setupTangoConfig(mTango);
mTango.connect(mConfig);
startupTango(); //处理数据
通过回调处理数据,上一步中处理数据的方法是startupTango(),其源码如下
private void startupTango() {
//设置坐标参照系
final ArrayList&TangoCoordinateFramePair& framePairs =
new ArrayList&TangoCoordinateFramePair&();
framePairs.add(new TangoCoordinateFramePair(
TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_START_OF_SERVICE,
TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_DEVICE));
// 通过回调获取和处理坐标数据
mTango.connectListener(framePairs, new OnTangoUpdateListener() {
public void onPoseAvailable(final TangoPoseData pose) {
//在这里写处理移动追踪和区域学习数据的代码
public void onXyzIjAvailable(TangoXyzIjData xyzIj) {
// We are not using onXyzIjAvailable for this app.
public void onPointCloudAvailable(TangoPointCloudData pointCloud) {
// 如果开启深度感知,则在这里处理点阵信息
public void onTangoEvent(final TangoEvent event) {
//在这里处理各种事件,比如鱼眼摄像头出问题,pose数据失效事件等
public void onFrameAvailable(int cameraId) {
// We are not using onFrameAvailable for this application.
应用不在前台的时候,断开和Tango的连接(官网推荐的用法)
protected void onPause() {
super.onPause();
synchronized (this) {
mTango.disconnect();
二、开发者必备
1. 学习资料
开发者社区:
官网的demo:
sdk源码:官方demo中有个jar包,名字是tango_java_lib.jar
2. 开发方式
Java Android
Android Studio、 TangoReleaseLibs(Tango SDK)
Tango Device
Unity Android
Unity 5.2.1以上(配置好Android开发环境)、Tango Unity SDK
Tango Device
注:Android API版本 只支持 API Level 17 及以上,Tango Device是必须的,没有其独特的感应设备,Tango没办法正常工作。
三、移动追踪(motion tracking)
1. Tango的坐标数据——pose
pose是Tango中的坐标表示,其具体的Java对象是TangoPoseData,其包含了两个信息:三维坐标、物体的朝向,其结构如下:
struct PoseData {
double orientation[4]; //朝向信息,四元数表示
double translation[3]; //三维坐标信息
三维坐标系可以用下图表示,当我们正常站立手持移动设备面向自己的脸部时,X轴的正方向是向右的。
朝向信息,也可以说成旋转信息,如下图理解,三个方向上的旋转,用四元数表示(这个我不太懂,三个旋转用四元数表示好像是为了方便计算,具体请百度)。
2. pose的生命周期
pose数据是有可能失效的,比如鱼眼摄像头发生了错误导致出错等。下图 是pose数据的状态转换图。
3. 应用获取和处理pose数据
private void startupTango() {
// 设置坐标参照系
final ArrayList&TangoCoordinateFramePair& framePairs =
new ArrayList&TangoCoordinateFramePair&();
framePairs.add(new TangoCoordinateFramePair(
TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_START_OF_SERVICE,
TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_DEVICE));
// 在回调中获取坐标信息
mTango.connectListener(framePairs, new OnTangoUpdateListener() {
public void onPoseAvailable(final TangoPoseData pose) {
logPose(pose);
打印坐标信息
private void logPose(TangoPoseData pose) {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
float translation[] = pose.getTranslationAsFloats();
stringBuilder.append("Position: " +
translation[0] + ", " + translation[1] + ", " + translation[2]);
float orientation[] = pose.getRotationAsFloats();
stringBuilder.append(". Orientation: " +
orientation[0] + ", " + orientation[1] + ", " +
orientation[2] + ", " + orientation[3]);
Log.i(TAG, stringBuilder.toString());
四、区域学习(Area Leaning)
1. ADF文件
区域学习将设备“看到的信息”保存成ADF(Area Description File)文件,采用UUID进行唯一标识。ADF文件算是一种持久化的数据,可以重复利用。
ADF文件实际上是一种键值对的文件形式,它其中保存了区域学习记录的信息,但是这些空间信息不需要也不允许开发者进行修改,其他官网公开的属性有如下几个:
UUID唯一标识
文件的name
KEY_TRANSFORMATION
ADF到全局坐标的一个转换 (x, y, z, qx, qy, qz, qw)
KEY_DATE_MS_SINCE_EPOCH
ADF文件保存的时间
此外,我们也可以加入一些自己定义的键值对信息。
2. 区域重定位(区域匹配)
如果载入使用以前的ADF文件,要实现正常的功能,必须进行一个重定位过程,用户要手持设备走到现实中与载入的ADF匹配的地域,tango会将环境信息和ADF文件信息做匹配,匹配成功了即意味着“重定位”成功。
区域匹配是有可能失败的,Tango的区域匹配成功率与环境的“多样性”有关,如果环境很空旷,或者各个房间都是一模一样的,那么区域学习和匹配陈功率较低。如果环境中有各式各样的物品,那么成功率较高。
3. 加载和使用ADF文件示例
开启区域学习
TangoConfig mConfig = mTango.getConfig(TangoConfig.CONFIG_TYPE_CURRENT);
mConfig.putBoolean(TangoConfig.KEY_BOOLEAN_LEARNINGMODE, true);
加载特定UUID标识的ADF文件
mConfig.putString(TangoConfig.KEY_STRING_AREADESCRIPTION, uuid);
获取最近所有的ADF文件
ArrayList&String& fullUUIDList = new ArrayList&String&();
fullUUIDList = mTango.listAreaDescriptions();
保存当前的ADF文件,这个可能很耗时,不要在UI线程做(官方提供了SaveAdfTask来做这件事)。
Tango.saveAreaDescription()
在回调中处理区域学习的位置数据,因为文章开头有讲述,其他步骤省略了。
public void onPoseAvailable(TangoPoseData pose) {
if (pose.baseFrame == TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_AREA_DESCRIPTION
&& pose.targetFrame == TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_DEVICE) {
// 这个条件意味着移动设备到了一个新的位置
else if (pose.baseFrame == TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_AREA_DESCRIPTION
&& pose.targetFrame == TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_START_OF_SERVICE) {
// 这个条件告诉我们,设备回到了ADF文件区域的开始位置,也意味着重定位过程成功。
//开发者可以视其为重定位成功的信号
五、深度感知(Depth Perception)
深度感知目前为平衡对设备和处理器的要求,理想的扫描距离为0.5米到4米之间,近距离物品扫描和手势检测并不完美。对于采用红外光技术的深度感知设备,在如下两种情况有可能工作不正常:
环境中红外光在光源中占据较高比例,比如阳光和白炽灯照射的区域
不反射红外光的物品难以被正常扫描
深度感知的工作原理就是扫描摄像头照射的区域,对照射到的物品计算其空间位置,给出一大堆三维点阵的信息(point cloud)
深度感知仍旧在回调里面编写获取数据的方法,回调中不能做耗时操作,如果上次回调没有完成,因为你无法获取最新的数据。
public void onPointCloudAvailable(final TangoPointCloudData pointCloudData) {
//在这里处理点阵数据
1. Tango功能总结
对应的数据类
三维坐标信息和物体的朝向信息
TangoPoseData
检测移动设备的位置和朝向
TangoAreaDescriptionMetaData
提高移动追踪的准确度、记忆空间信息(做室内导航)
点阵信息(一大堆三维坐标集合)
TangoPointCloudData
2. 如何利用它开发AR应用
如果你理解了AR的本质,那么你会发现Tango已经提供了实现AR的一切条件,设备自身的位置朝向信息,以及周围的环境信息。应用能得到这些数据,那么做AR就没有问题。
如果你想开发3D AR应用,那么应该采用 Unity +Tango的开发方式,因为Tango本身并不提供3D渲染的功能。
如果觉得本文对你有帮助,请关注、留言、点赞,相互分享才能持续进步!
纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。
一、简介 1. Tango是什么,可以用来干什么? Tango是Google的一个AR增强现实项目,配合其独特的移动设备和SDK可以方便的在应用中使用AR技术。 2. Tango室内定位为什么有很高的精确度? 众所周知,传统的定位技术(GPS\WIFI等)在室内定位上精度很...
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