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以 YouTube 视频的帧作为输入，我们使用 field lines 来恢复摄像机参数。然后，提取边界框、姿势和轨迹（跨多个帧）来分割球员。通过在视频游戏数据上训练好的深度网络，我们在游戏环境中重建了每个球员的深度图，这样就可以在 3D 查看器或 AR 设备上呈现出来。
2018-07-03 10:30
SPI_InitStructure.SPI_Direction = SPI_Direction_2Lines_FullDuplex; //全双工
2019-06-06 15:17
