perpektive, farbraume, triagulierung
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df13db4fc3
commit
5c3c19689e
89
main.typ
89
main.typ
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@ -11,11 +11,6 @@
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= Allgemeine Fragen #h(1fr) (20 P)
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= Allgemeine Fragen #h(1fr) (20 P)
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+ Farbvalenz
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+ Metamer
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+ Farbräume
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+ Ursprungspunke
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Wie viele Dimensionen hat eine Farbvalent? Woher kommt die Repräsantation?
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Wie viele Dimensionen hat eine Farbvalent? Woher kommt die Repräsantation?
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Was sind metamere Farbreize?
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Was sind metamere Farbreize?
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Welcher Farbraum eigent sich zur Farbabstandsmessung?
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Welcher Farbraum eigent sich zur Farbabstandsmessung?
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@ -53,6 +48,15 @@ $V = "Bildgröße" / "Objektivgröße" = − b / z_c = − b / g = − f / (g
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image("res/lense-001.png")
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image("res/lense-001.png")
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)
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)
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#image("res/perspective-001.png")
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#grid(
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columns: 3 * (1fr,),
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align: center,
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[entozentrische Perspektive],
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[telezentrische Perspektive],
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[hyperzentrische Perspektive]
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)
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*Chromatische Aberration*: unterschiedliche Wellenlängen werden unterschiedlich
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*Chromatische Aberration*: unterschiedliche Wellenlängen werden unterschiedlich
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gebrochen.
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gebrochen.
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- Linsensystem aus zwei/drei Linsen $−>$ Brennpunkte der Wellenlängen stimmen überein
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- Linsensystem aus zwei/drei Linsen $−>$ Brennpunkte der Wellenlängen stimmen überein
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@ -61,6 +65,8 @@ gebrochen.
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Vor/Nachteil telezentrisches Objektiv
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Vor/Nachteil telezentrisches Objektiv
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#pagebreak()
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*Photometrie* objektive Größen, Physikalisch
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*Photometrie* objektive Größen, Physikalisch
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*Radiometrie* subjektive Größen; sichtbares Licht
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*Radiometrie* subjektive Größen; sichtbares Licht
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@ -78,6 +84,24 @@ Sonnesreize der Zapfen werden zu kombinierten Nergensignalen kombiniert
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- Luminanz
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- Luminanz
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- B-Y Chromanz
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- B-Y Chromanz
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*Farbvalenz*: Beschreibung des Farbeindrucks mit 3 Dimensionen
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*Metamer*: verschiedene Farbreize (Spektren) mit identischer Farbvalez (Orange = Rot + Gelb)
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#grid(
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columns: 2,
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[
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*Weißpunkt*: $x = y = 1 / 3$
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*Spektralfarbenkurve*: Rad
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*Purpurlinie*: untere Linie
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*additive Mischung*: alle Farben in der konvexen Hülle der zu mischenden Punkte
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],
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image(height: 200pt, "res/color-001.jpg")
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)
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*CMOS vs CCD*
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*CMOS vs CCD*
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2 Vorteile + 2 Nachteile
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2 Vorteile + 2 Nachteile
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#table(
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#table(
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@ -114,11 +138,14 @@ Sonnesreize der Zapfen werden zu kombinierten Nergensignalen kombiniert
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)
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)
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Dunkelstrom: falsches Bildsignal durch thermisches Rauschen; durch kühlen beheben
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Dunkelstrom: falsches Bildsignal durch thermisches Rauschen; durch kühlen beheben
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Welche markante Merkmale zur Segmentierung?
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#pagebreak()
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*Histogramm-Spreizung*
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*Histogramm-Spreizung*
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#image("res/histogramm-001.jpg")
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#align(center, image(
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height: 80pt,
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"res/histogramm-001.jpg"
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))
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Histogramm ausreichen, zeichnen
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Histogramm ausreichen, zeichnen
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@ -129,20 +156,14 @@ i=0,...,K-1
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$
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$
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Histogramm-Spreizung Formen
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Histogramm-Spreizung Formen
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$gamma(g) = (g - g_min) (q_(k-1) - q_0) / (g_max - g_min) + q_0$,
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$gamma(g) = (g - g_min) (q_(k-1) - q_0) / (g_max - g_min) + q_0 $
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$gamma(g_min) = q_0, gamma(g_max) = q_(K-1)$
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$gamma(g_min) = q_0, gamma(g_max) = q_(K-1)$
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Nächste Nachbar Berechnen
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Bilineaer Berechnen
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Median Filter berechnen / erklären
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*Radon-Transformation* (finde geradenhafte Strukturen; Winkel $phi$ = x, Distanz u = y)
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*Radon-Transformation* (finde geradenhafte Strukturen; Winkel $phi$ = x, Distanz u = y)
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#pad(bottom: 15pt, align(center,grid(
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#pad(bottom: 15pt, align(center,grid(
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columns: 2,
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columns: 2,
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rows: 120pt,
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rows: 100pt,
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column-gutter: 40pt,
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column-gutter: 40pt,
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figure(image("res/hough-001.jpg"), caption: [Originalbild]),
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figure(image("res/hough-001.jpg"), caption: [Originalbild]),
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figure(image("res/hough-002.jpg"), caption: [Hough-Transformation])
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figure(image("res/hough-002.jpg"), caption: [Hough-Transformation])
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@ -196,9 +217,7 @@ ausgewertet: \ $u = x^T e_phi = x cos phi + y sin phi$
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),
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),
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)
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)
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Was in Schatten, was in Sonne
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#v(-1cm)
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*Karhunen-Loeve-Transformation* \
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*Karhunen-Loeve-Transformation* \
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(reduziere Korrelation zwischen Kanälen zu einem mit viel Information)
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(reduziere Korrelation zwischen Kanälen zu einem mit viel Information)
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- Schätzung der Kovarianzmatrix $C_"gg"$ der Farbwerte
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- Schätzung der Kovarianzmatrix $C_"gg"$ der Farbwerte
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@ -208,8 +227,8 @@ Was in Schatten, was in Sonne
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- Subtraktion des mittleren Farbwertes und Transformation $k = A(g - mu_g)$
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- Subtraktion des mittleren Farbwertes und Transformation $k = A(g - mu_g)$
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#image(height: 6cm, "res/morphologie-001.png")
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// #image(height: 5cm, "res/morphologie-001.png")
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Rand-Extraktion: $G without (G minus.circle S)$
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// Rand-Extraktion: $G without (G minus.circle S)$
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#page(
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#page(
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header: none,
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header: none,
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@ -281,19 +300,15 @@ Wie muss Oberflöche beschaffen sein, damit Triangulaton berechnet werden kann?
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#grid(
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#grid(
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columns: 2,
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columns: 2,
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[
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[
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Spiegelnde Oberfläche
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*Spiegelnde Oberfläche*: Kein Licht gelangt auf den Sensor
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Kein Licht gelangt auf den Sensor
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Teiltransparentes Objekt (Volumenstreuung)
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*Teiltransparentes Objekt* (Volumenstreuung)
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Aufweitung des Lichtpunkts
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- Aufweitung des Lichtpunkts
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Messunsicherheit steigt
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- Messunsicherheit steigt
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Abschattung des
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*Abschattung des Beobachtungsstrahls*: Kein Licht gelangt auf den Sensor
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Beobachtungsstrahls
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Kein Licht gelangt auf den Sensor
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Mehrfachreflexion bei teilspiegelndem Objekt
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*Mehrfachreflexion bei teilspiegelndem Objekt*: Zusätzliche, falsche Messpunkte
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Zusätzliche, falsche Messpunkte
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],
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],
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image(height: 7cm, "res/triangulation-001.jpg")
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image(height: 7cm, "res/triangulation-001.jpg")
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)
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)
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@ -322,7 +337,19 @@ macht streuende Partikel auf der Oberfläche sichtbar
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)
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)
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)
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)
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#grid(
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columns: 2,
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[
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B_1 / b = (a / 2 - G) / g, - B_2 / b = (a / 2 + G) / g
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Daraus erhält man die Disparität (Parallaxe):
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p := B_1 - B_2 = (a b) / g
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],
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image("res/stereo-001.png")
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)
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Zeichne Lichtschnittverfahren
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Zeichne Lichtschnittverfahren
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BIN
res/color-001.jpg
Normal file
BIN
res/color-001.jpg
Normal file
Binary file not shown.
After Width: | Height: | Size: 428 KiB |
BIN
res/perspective-001.png
Normal file
BIN
res/perspective-001.png
Normal file
Binary file not shown.
After Width: | Height: | Size: 246 KiB |
BIN
res/stereo-001.png
Normal file
BIN
res/stereo-001.png
Normal file
Binary file not shown.
After Width: | Height: | Size: 224 KiB |
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