驚嘆：支撐微軟HoloLens背后的那些黑科技

也許時(shí)時(shí)刻刻在進(jìn)行滿負(fù)荷運(yùn)算的CPU，以及也許為了擺脫線纜而不得不加入的電池組和穩(wěn)壓模塊，為了滿足這些搞不定就分分鐘要用戶難看的設(shè)備和板卡，不知道您是不是已經(jīng)耗盡了身體里的最后一點(diǎn)精血呢？

但是這可沒玩完，大頭還沒有出場呢：SLAM與即時(shí)定位。

也許您還記得當(dāng)年的Kinect Fusion，以及那種只靠一個(gè)RGBD攝像頭就能夠?qū)崿F(xiàn)空間點(diǎn)云生成和三維重建的快感吧。并且還有開源的Kinfu以及它們所蘊(yùn)含的高效率的SLAM算法可以參考，在一個(gè)未知環(huán)境里，快速根據(jù)顏色和深度信息識別與生成地圖，并且判斷自身在地圖中的位置。盡管這種無外部輸入反饋的算法依然存在著誤差的累積和偏移，但是通過科學(xué)家與您的不斷努力，相信已經(jīng)有能力把它集成到一個(gè)U盤大小的ARM系統(tǒng)當(dāng)中，并且在小而美而不發(fā)熱的高性能GPU的通用計(jì)算能力籠罩下，能夠接受2K的雙目攝像頭輸入、重建和進(jìn)行空間定位了，這是多么偉大的成就啊————

等等，我們漏掉了什么？

你說RGBD攝像頭？你說深度？

那剛才那個(gè)雙目攝像頭模組能干這事么？當(dāng)然不能。那么從技術(shù)上要怎么做？TOF。那么什么是TOF？哦……

靠，白忙活了。也許不然，因?yàn)橹匦聦ふ乙粋�(gè)專有的雙目高速全局快門的2K RGBD攝像頭似乎并不是那么容易的事情，而且深度和三維場景重建與實(shí)時(shí)定位或許也承受不起那種程度的高分辨率，或者現(xiàn)在就問問您的CPU和風(fēng)扇還好嗎？所以要不我們把深度信息單獨(dú)拿出來識別吧，就像HoloLens也許做的那樣。

太棒了，雖然不知道您是如何披荊斬棘來到這里的，但是假設(shè)您通過各種專業(yè)知識的學(xué)習(xí)與實(shí)踐，以及連續(xù)21天不斷的努力確實(shí)做到了�，F(xiàn)在就是我們推出這款最新成果的時(shí)候了——

等等，用戶怎么用啊？人家微軟視頻里那么牛逼的效果，你讓咱也搞一個(gè)出來爽爽嘛。

有Unity的封裝嗎？有Unreal的封裝嗎？有底層圖形接口嘛？為啥你只有DX11不提供DX9啊？為啥你的OpenGL接口不提供MSAA��？為啥你的示范工程只有VisualStudio 2012��？為啥不支持Intel高性能核芯卡��？為啥不支持移動版��？為啥不支持其他系統(tǒng)��？為啥……

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