今天有空，在GitHub翻了各種庫，挑出下面有意思的庫~

Open.HD 使用現成的商業 (COTS) WiFi 適配器，但它不會在標準 WiFi 模式下運行它們，這不適合低延遲或超長距離視頻傳輸。相反，Open.HD 以類似于簡單廣播的方式配置 WiFi 適配器，很像你可能已經在使用的模擬視頻傳輸硬件。

這個 GoPro Hero 5 Session 設置謹慎地每兩秒拍攝一張新照片，然后將其流式傳輸到用戶的手機。這允許用戶使用手機放大圖像，以識別遠處的街道標志、車牌和地址。

因為 GoPro 相機拍攝 4K 分辨率的照片 - 變焦能力非常棒。照片也會自動刪除，以節省相機 SD 卡上的空間。

這個我是覺得可以作為一種視力的補償出現。結合眼動追蹤，注視點的放大，標記等。

手眼標定庫

RAW 到 RGB 映射方法和 PyNET CNN 的實現。該模型經過訓練，可以將直接從移動相機傳感器獲得的RAW Bayer 數據轉換為使用專業佳能 5D DSLR 相機拍攝的照片，從而取代整個手工制作的 ISP 相機管道。提供的預訓練 PyNET 模型可用于從使用 Sony Exmor IMX380 相機傳感器捕獲的 RAW (DNG) 圖像文件生成全分辨率12MP 照片。可以在此處找到此方法針對 Huawei P20 和 BlackBerry KeyOne 智能手機的更多可視化結果。

主要目標是制作一個非常快速的加載器，適用于 75% 的相機，并且能夠以接近最佳速度解碼 RAW 文件。最后 25% 的相機可以由更通用的加載器提供服務，或者將它們的圖像轉換為 DNG——作為旁注，DNG 通常比你的相機壓縮得更好。

其實就是算法版本的ISP實現。

用于使用 SLAM 和 Structure from Motion 技術捕獲視頻和 IMU 數據以用于 3D 重建的 Android 應用程序。

這個 Android 應用程序是一個數據收集工具，供研究人員使用同時定位和映射 (SLAM) 和運動結構 (SfM)。

它以約 30Hz 的頻率記錄相機幀，以約 100Hz 的頻率記錄慣性測量單元 (IMU) 數據，并同步到同一時鐘，前提是Android 設備支持它。相機幀存儲到 H.264/MP4 視頻文件中，幀元數據與 IMU 數據一起存儲在 protobuf3 文件中。

現代智能手機和 3D 重建的一個主要問題是它們都具有光學圖像穩定 (OIS)，這意味著每一幀都有不同的相機參數。此外，在許多 Android 設備上，它無法被禁用，并且很少有少數實際提供鏡頭移動的數據。如果您在錄制期間啟用此功能，VideoIMUCapture 會顯示明確的警告，并且包括光學圖像穩定和數字視頻穩定 (DVS) 的設置。

FujiHack 是一款可以在 Fujifilm X/GFX/HS/F/Z/Pro 相機上運行的軟件/hack。

Awesome的項目，可惜我沒有這個相機

Flowshutter是一款定制相機遙控器。當與現成的硬件結合使用時，這將為 Gyroflow 提供靈活可靠的外部攝像機運動記錄器。它可以提供相機視頻記錄和運動記錄器（betaflight/emuflight FC）記錄的精確同步。

瞳孔半徑檢測算法

一個純FPGA實現的工業相機，感覺非常有挑戰性的項目

https://github.com/jeeliz/jeelizPupillometry

https://github.com/gyroflow/flowshutter

https://fujihack.github.io/structure/

https://developer.android.com/reference/android/hardware/camera2/CameraCharacteristics#SENSOR_INFO_TIMESTAMP_SOURCE

https://github.com/DavidGillsjo/VideoIMUCapture-Android

https://www.youtube.com/watch?v=xjx4mbZXaNc

https://build.opensuse.org/project/monitor/graphics:darktable:master

https://rawspeed.org/

https://github.com/aiff22/PyNET

http://people.ee.ethz.ch/~ihnatova/pynet.html#demo

https://github.com/jhu-lcsr/handeye_calib_camodocal

https://github.com/Makeathon-NU/Street-Sight

https://github.com/OpenHD/OpenHD

https://openhd.gitbook.io/open-hd/