手抖并不可怕，可怕的是你不知道有这样一个神器。_差评_传送门
手抖并不可怕，可怕的是你不知道有这样一个神器。
手抖终结者对于很多人来说，拍照摄像的时候最担心的就是手抖了。。姿势都摆好了，一按下拍摄按钮，手不自觉的抖了一下，然后照片就成这样子了。前段时间，小二透露了一下如何拯救爱抖腿的差友，今天再给会抖手的差友们一个福利吧！。就是下面这款超级无敌一体式防抖神器——魅眼手持云台相机。。可能很多差友还不知道云台是什么东西。。云台简单的说就是相机的一种稳定支撑平台。因为对于一些专业摄影人士来说，对影像作品的精确度比我们普通人高很多，在摄像过程中就需要一些设备辅助起到平衡和稳定的作用。。（生活中常见的云台）当然了，之前很多云台都是比较大型的，基本上只有一些专业人士才会用到。而今天小二推荐的这一款手持云台相机，云台 + 相机一体化设计，更加的适合我们日常的拍照摄像。开箱照就不晒了，不过打开魅眼包装盒，发现里面还有一个十分别致的云台相机专用小提包。仿碳纤维材料制作而成，摸着特别有感觉，日常生活中提着也是蛮有逼格的。最重要的是，这是一款防水包，拉链内部和外部都经过特殊处理，可以很好的起到防水作用。包装盒里就这么些东西，组装起来真的 so easy ！整个云台重量大概 400 多克，方便随身携带。云台相机的几个主要功能按键。接下来还是先看看这个手持云台相机有什么功能吧！长按中间的功能键，一秒钟开机。魅眼自带姿势识别系统，不管你的相机处于什么样位置，开机后都将自动调整到一个标准的姿势。。（相机默认姿势在手柄左边，并且默认平行地面。。）开机默认是俯仰锁定模式。。就是相机对准一个镜头，手柄无论怎么上下晃动，镜头都保持不变。双击功能键，可以进入俯仰跟随模式。。就是无论手柄往哪个角度转动，镜头也会跟着转动。我们也可以用四向摇杆按键控制云台相机的。而且不管在什么模式下，左右转动，镜头都是保持不变的，可以起到很好的防抖效果。（当然，转的太快了，还是会有一点抖动的。。）还可以利用四向摇杆直接操控魅眼的旋转。魅眼支持三轴防抖，可以很好的拯救拍照经常手抖的我们。除了防抖外，魅眼还有很多其他的功能。连按 3 次快门键，相机自动进入全景摄像模式，将在10秒内自动旋转并拍摄视频。在夜间拍摄的时候，我们双击快门键，还可以打开补光灯。。（补光距离大概在一米左右，感觉还有待提高啊。。）还可以直接从右侧翻转进入倒置模式，方便进行低角度拍摄。下载官方 App “FY Cam” 还可以通过 wifi 与手机连接。在 Wifi 覆盖范围内，我们都可以直接用手机控制云台相机的旋转以及拍摄。。接着，我们再来讲讲这款手持相机的一些基本参数！1600万索尼传感器，4K 25 帧视频录制，这样的手持相机配置对于一些专业人士来说也是一个不错的选择的。而且魅眼可以连续拍摄 4K 视频 90 分钟左右，由于充电接口是普通的 USB 口，所以我们还可以直接用充电宝充电。当然，在使用过程还是发现了一些不足的地方。。虽然外包装防水，但是魅眼整体防水功能可能还有待提升，在相机所有按钮的背面有一个塑料包装起来的，很轻易的可以打开，打开后直接就可以看到电路了呀！而且云台并不能那么随心所欲的360度无限制转动，当相机和手柄处在一条直线上的时候，手柄就会出现震动和轻微的吱吱声。。对于习惯了触摸屏操作的差友来说，可能还有一点不怎么习惯——魅眼并不是触摸屏设计。。至于整体使用起来什么感觉，小二只能说，公司那几个做视频的同事可是一直是霸占着这个云台相机的。========= 福利分割线 =========最近公司来了一批新货，小三已经酝酿着要低价拍卖了，至于是什么东西呢，关注映客号你就会知道了。然后，周三( 7月13日 )晚上 19：00，我们将在映客App直播抽奖送这台魅眼云台相机，以及直播拍卖一大波好东西。总之，提前关注我们的映客号是肯定不会错的。映客号：?如果你对自家的产品也很有自信的话欢迎来送~~~报名邮箱：hardy@chaping.tech长按二维码关注更多内容请关注后进入“差评精选”呵呵，关注这个号的人运气不会太差
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7月12日 23:34
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差评 热门头条文章上台紧张手抖怎么破。。。【古琴吧】_百度贴吧
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上台紧张手抖怎么破。。。收藏
有没有前辈有好一点的办法。。只是彩排而已，我的手就抖得肉眼可见了。弹错了好几个音。。这要正式上台怎么办。
古琴什么牌子好?古琴价格?参考刚出炉的古琴品牌排名!
台下都是白菜
古琴是用来修身的，不适合舞台演奏，任何地方弹琴都是弹给自己听，无视台下吧
去打仗吧，要是不死活着回来？手就不会抖了。
多上几次台就好了，最开始的几次你不要看台下，好在古琴要看右手的，你专注弹琴就行，越投入越好。如果，很有经验了还手抖，要早点进入后台，最好站在侧幕旁边，适应温度和气氛，少喝水，准备要充分
一样，虽然我年会是跳舞，但是感觉完全不在节奏上，如果再紧张……后果不敢想象……
破不了，不知咋回事，其他乐器就会好很多，唯独古琴，无论你弹多少年，上台肯定会慌，即使不慌，也非常容易受到干扰，比如相机的咔嚓生，你听到了之后，只要稍一溜号分心，立马弹错或者大脑一片空白，忘记咋弹了。。。
紧张了几次就不紧张了然而你上了几次不还是同样紧张么
古琴专卖提供古琴,天然生漆纯手工制作古琴,工艺精湛,声音优美
台下是一片西瓜地
错了又没人会在意
不管上多少次舞台弹古琴都会抖…所以我也没啥经验可以说了
把手剁了就不会抖了
坚持弹完就算演除圆满成功，，，实在不行记住推出
台上事锻炼，修心，琴技检验的最佳平台！！修身没看到古琴对修身有多大作用，懂得人可以例聚对身体的改变。。心修的好不好，台上检验
15楼的主意不错
不上台，人多时，环境不舒服时，都会斗手、分心、错误
练到成为习惯，紧张情况下手的肌肉记忆也会帮你弹完
我以前上台表演过吉他和箫，手也抖，但要是曲子练得熟透了的话，手抖再加点激动的情绪，有时也会有一种别样的演奏效果。这样一次成功后，以后就无所谓抖不抖了，反正演出都能成功不是。
把拾音器或者话筒都扔了～你抖错了他们也听不到～
台下都是萝卜
台下都是喵喵喵
多上台就不抖了
趁着彩排多在台上站会儿，其实台上紧张这事就是习惯了就好了
想当初我竹笛考级也是在抖，吹到后面的长音听起来都是一直在抖的，笛子都快拿不住了╯﹏╰
还没上过台，给老师弹都会紧张，特别是弹错了……
自动吟猱呗！
话说楼主是把麦克风放哪儿的，我用了三个麦然而上场后就我听得到自己在弹什么
登录百度帐号推荐应用拍摄VR不再手抖!Guru全景相机便携稳定器亮相
【摘要】谁的手劲大？好了就你了，拿住VR全景相机拍摄吧。不过，要求倒是有一个，拍摄过程中可千万不能抖。
　　谁的手劲大？好了就你了，拿住VR全景相机拍摄吧。不过，要求倒是有一个，拍摄过程中可千万不能抖。
　　其实，在拍摄的时候，经常会因为设备太重而不自觉手抖，食品质量大大下降，有没有什么办法解决呢?Guru公司最近新推的首个全景相机便携稳定器解决了这个难题。
　　Guru 360°是第一个专为360度摄像机特别设计的三轴万向节。添加了魔爪稳定器(MOZA)可替框架系统，增加了活性，这个装置可以和所有轻量级的360度摄像头一起工作，并使视场上的阻碍达到最小。
　　360度或者球形的录像在现代VR成长中扮演重要角色，通过社交媒体为主流消费者引入了“免费观看”概念，多亏了YouTube和Facebook平台支持的360度录像。即使是最便宜的纸板式VR头戴显示设备，也可以结合360度入门级摄像机，像三星Gear360和理光Theta S，360度视频的人气正迅速增长。
　　但是现在360度影像捕捉存在限制，在VR的视野中，有很多光学误差，甚至在使用许多进步的有立体感的硬件时也是如此，许多人认为它不是真正的。一些镜头让人感觉相当不舒服，视频稳定性是罪魁祸首，360度摄像头严重加剧了手持采集的问题。在头戴显示设备里看一个拿着360度相机边走边拍的镜头，是一个相当可怕的经历。
　　GimbalGuru的Guru 360°是第一个专为360度相机特别设计的三轴万向节，最大限度地减少任何障碍物。它支持轻量级360相机像Gear 360、尼康Keymission、理光Theta S和柯达Orbit，纠正不必要的移动、旋转、滚动和地平线漂移，提供“跟踪”、“锁定”、“头锁”的拍摄模式。用VR头戴显示设备看用这个装置捕捉到的这些镜头应该是相当的舒服，要通过减少不利落的拼接提高图像质量，减少人工痕迹。
　　产品围绕经过检验的Moza可替换框架系统来设计，手柄兼容Mini-C和Mini-G的头，意味着用户可以很容易地升级他们的系统支持360度摄像机、智能手机和运动相机。
　　Guru 360°在目前可以用owldolly.com和gimbalguru.com以299美元的价格进行预订，于本月中旬发货。有了此款便携式稳定器之后，随意拍摄不怕抖，VR视频的质量也将大大提升。
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第一时间获取最新VR游戏资讯。各类奖品福利等你拿！用深度学习拯救手抖星人！Facebook详解全景照片修复技巧
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
拍全景照片，重要的是手要稳，手要稳，手要稳……或者支个三角架。
上面视频中这位小姐姐的水平，可以说是非常赞了，量子位就认识一些货真价实、经常手抖的人类，经常拍成这样：
心疼这张桌子一秒……
最近，Facebook为了拯救手残星人、让用户们愉快地发更多的全景照片，开始研究用深度学习来调整360度全景照。
Facebook官方博客今天详细介绍了这项技术，量子位编译如下：
自去年Facebook发布360度照片功能以来，用户已经上传了超过7000万张360度照片。
Facebook提供了多种方式去拍摄360度照片和视频，让用户可以与社区分享自己的沉浸式体验。如果你有专门的360度相机，例如理光Tehta S或Giroptic iO，那么可以将相机中的内容直接上传至Facebook。目前，高端Android手机和iPhone也提供了全景相机功能，可以用于拍摄360度照片。
过去一年，Facebook开发并部署了多种技术，用于优化用户制作并分享360度内容的方式，例如360度拍摄和360度视频防抖，并重新开发了保存高清媒体内容的方式。
最近，我们开始探索，利用深度神经网络自动调整360度照片的方向，给用户的手机带来更多真实的沉浸式体验。
制作高分辨率360度照片
近期我们宣布，在Facebook应用中直接加入一项新功能，通过无限制的创新用户界面，帮助用户拍摄完整的360度场景。文章开头的视频展示了Facebook应用的360度拍摄功能。
相对于传统的照片，360度照片的文件体积往往更大。
因此我们面临的挑战之一在于，在消息流加入360度照片之后，如何帮助人们更快地浏览这些内容，同时确保当用户停下来欣赏某张360度照片时，提供完整分辨率的版本，并支持旋转、拖动和缩放等功能。
如果直接提供完整分辨率的版本，那么会导致当用户滚动消息流时其他内容加载缓慢，并占用大量内存去处理照片。
面对这些挑战，我们重新设计了Facebook的照片基础设施，实现照片内容的“平铺”保存方式和展现方式。
每张360度照片都被转换为立方体图，这类似于我们早期对360度视频的做法。这些立方体图随后被保存为多种分辨率，而每种分辨率都被进一步分拆为独立的、更小的512x512图片。
当360度照片被查看时，我们判断在当前窗口中应当渲染什么样的分辨率和什么样的平铺效果。如果当前分辨率不可用，我们就会临时渲染较低分辨率的版本，同时等待网络传输高分辨率版本。
随着用户在360度照片中的拖动和缩放，我们会重新进行这样的计算。这种调整让我们可以展示包含数亿像素的照片，而不会对性能产生太大影响。
用于360度照片的深度神经网络
上传至Facebook平台的数千万公开360度照片提供了强大的新数据集，协助我们优化产品。360度数据本身可以与机器学习方法配合使用，给用户带来更好的体验。
导致360度照片偏离实景的最基本问题之一在于，在拍摄360度照片时，如果相机不够水平，那么所产生照片的旋转就会不正确。
可以看看下面的这个例子：
在拍摄这张照片时，手持相机的方式有问题。这导致了水平线的倾斜，照片的失真。
对于传统照片，用编辑软件可以很容易修正这种照片旋转的问题。然而，同样的工具并不适用于360度照片，在球面上修正旋转问题看起来也很不直观。
360度照片的旋转问题由两个参数来决定，分别为倾斜和滚动，如下图所示：
第三个轴，即相机旋角，主要通过改变最初的相机俯仰角来影响照片，但其本身并不会造成场景的旋转。我们希望开发一种技术，自动修复由这些运动引发的旋转问题。
我们尝试利用深度神经网络（DNN）架构AlexNet，并在此基础上进行一些改动，来解决这个问题。
前面那张拍残了的图是我们训练数据集中的一张范例照片，包含完整的球形环境（360度x180度），并使用了等矩柱状投影。
我们假定，问题的几何特性不需要用到颜色信息，因此训练数据集中都是黑白图片，分辨率为256x128。
AlexNet最初被用于解决包含1000多个类的分类问题，最终完全连接的层包含4096个输入和1000个输出。而我们将问题定义为回归问题，因此最终层有4096个输入，以及两个连续值输出，分别为倾斜和滚动。
我们用带有倾斜值和滚动值的带标签旋转图片去训练DNN。我们的训练数据集包含了50万张等矩柱状投影图片。
我们假定这些图片平均来看是没有旋转的，换句话说倾斜值和滚动值为0。在训练过程中，我们用随机生成的倾斜值和滚动值去人工旋转每个训练样图。
如下方公式所示，损失函数衡量了随机生成的标签值与DNN估计的结果值之间的差距：
为了测试训练结果，我们利用一组已知的倾斜值和滚动值来旋转数据集中的每张照片。随后，我们运行受过训练的DNN，并记录结果值。
已知值和计算结果之间的差异可以归结为两种因素；1）DNN并没有完全解决照片旋转问题，2）数据集照片一开始就不够竖直。
第二个问题的出现可能是由于，我们假定数据集中的照片平均来看是竖直的，但对于特定的某张照片，情况可能并非如此。
对于每张照片，我们扫描一组倾斜值和滚动值[–4deg, –2deg, 0deg, 2deg, 4deg]。
这意味着对于每张照片，DNN需要运行25次。利用每次运行中得到的倾斜值和滚动值，我们计算此前应用至照片的旋转。
表达这种旋转的最有效方式是使用3D图像中常用的一种工具：四元数。我们随后计算另一组四元数，以表达该网络计算出的旋转。如果网络和数据不存在上述的两种问题，那么四元数将会是一致的。
然而在实际情况下，情况并非如此，因此对于每次运行，我们都会通过相除来计算两者之间的不同。最后，用这里展示的技术去计算差异的平均值。
以上计算方法利用了四元数，因为这是计算3D旋转中差异和平均值的有效方法。
不过，我们现在需要给每张照片贴上新的倾斜值和滚动值，因为数据集照片最开始可能并不是准确竖直的。这种平均差异可以很好地估计每张训练照片的真实方向。
因此在四元数和相机旋角、倾斜和滚动之间我们可以采用简单的转换技术，从平均值得到更准确的标签值。
在数据集重新打标签之后，我们展开了新一轮训练。我们反复进行4轮的训练和优化。到优化过程的最后，我们的DNN对360度旋转的计算平均可以精确到0.1度。如下图所示：
每个训练阶段从未初始化的模型开始，我们看到每个阶段都收敛到较小的损失。利用留出测试集也可以得到类似的收敛和错误值。
这样的收敛行为令我们相信，训练/优化循环正在学习我们试图实现的旋转功能。
以下是对某些旋转后360度照片取得的结果。这些并不是训练集的一部分。
每一对照片中的前一张是原始照片，第二章是DNN修正过的照片。请注意，这个DNN对于不同类型的内容都有很好的效果。照片中的内容可以是人造物体，例如建筑物，也可以是自然风景。
我们已经在Facebook的照片、视频和直播产品中部署了360度媒体技术。在这一过程中，挑战也越来越明显。
这篇文章介绍了我们过去一年解决的挑战之一。随着Facebook平台上沉浸式媒体内容上传量越来越大，我们将关注这些研究带来什么样的前景，以及这些技术如何帮助人们以全新方式体验活动和地点。
原文地址：https://code.facebook.com/posts/260/optimizing-360-photos-at-scale/
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