关于camera的名词解释

本文介绍了多种影像技术的关键概念,包括CCD、EXIF等图像捕捉与处理技术,以及3A算法等高级功能。还探讨了诸如零延时拍照、RAW格式等专业领域的知识点。

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1.CCD

charge coupled device 电荷耦合装置,它是一种高感光度半导体。受光线照射时,每个感光单位会将光线转化为电荷反应在组件上,所有感光单位所产生的信号加在一起构成一幅完整的画面。CCD像素数目越多,单一像素尺寸越大,收集到的图像越清晰。

2.EXIF

exchangeable image file可交换图像文件,是一种图像文件格式。包含为数码相机定制的元数据和记录数码照片的拍摄参数、缩略图及其他属性。其遵从JPEG属性,只是在文件头信息中增加有关拍摄信息的内容和索引图,可以使用任何支持JPEG格式图像工具软件观看EXIF文件,但图像一旦被修改,EXIF信息可能会被永久丢失,故编辑EXIF必须使用专门的软件。

3.3A算法

AE(automatic exposure):自动曝光。

AF(automatic focus):自动对焦。

AWB(automatic white balance):自动白平衡。

4.zsl

zero shutter lag零延时拍照。是为了减少拍照延时,让拍照和回显瞬间完成的一种技术。

5.fps

frames per second每秒传输帧数。每秒钟帧数越多,所显示画面越流畅。

6.raw

是一种图像文件。RAW文件包含原图片文件在传感器产生后,进入照相机图像处理器前的一切照片信息。

7.yuv

欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法。现今采用三管彩色或彩色CCD摄影机进行取像,将取得的彩色图像信号经分色和分别放大校正后RGB,再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色彩信号B-Y(U)、R-Y(V),发送端将三个信号进行编码用同一信道发送。亮度信号和两个色度信号是相互分离的。

8.jpeg

joint photographic experts group,是第一个国际图像压缩标准。JPEG通过压缩照片原文件,减小文件大小,压缩照片以牺牲画质为代价。

9.torch

闪光灯

10.isp

image signal processing图像信号处理。对前端图像传感器输出信号处理。

11.sensor

物理传感器

12.take picture

拍照

13.snapshot

快拍。很早被运用到阵列和矩阵中,主要用于copy on write算法。

14.burst

连续脉冲信号序列,用于相机的连续拍摄。

15.video snapshot

录像抓拍

16.thumbsnail

缩略图

17.cts

compatibility test suite兼容性测试

18.quick thumbnail

在线图片大小处理

### 三维相机参数相关专业术语的含义 #### 外参 (Extrinsic Parameters) 外参描述的是相机相对于世界坐标系的位置和方向。具体而言,这些参数定义了相机在三维空间中的平移向量 \( T \) 和旋转矩阵 \( R \)[^1]。通过这两个参数,可以将世界坐标系中的点映射到相机坐标系。 #### 内参 (Intrinsic Parameters) 内参反映了相机本身的物理特性以及成像过程中的几何关系。主要包括焦距 \( f_x, f_y \),主点偏移 \( c_x, c_y \),以及可能存在的畸变系数(径向畸变、切向畸变等)。其中,\( f_x, f_y \) 表示水平和垂直方向上的焦距,单位通常是像素数;\( c_x, c_y \) 是图像中心在像素坐标下的位置。 #### 畸变校正 (Distortion Correction) 由于实际镜头并非理想透镜,在成像过程中会产生一定的变形效应,这种现象称为畸变。常见的有径向畸变和切向畸变两种类型。为了提高精度,通常会在标定阶段估计出相应的畸变参数并加以补偿[^2]。 #### 单目摄像头 (Monocular Camera) 单目摄像头仅利用单一视角获取场景信息,虽然无法直接得到深度数据,但在许多应用场合下仍然非常有用,因为它结构简单且成本较低。当只需要平面内的定位或者特定条件下的距离估算时,这种方法尤为适用[^3]。 #### 双目摄像头 (Stereo Camera System) 由两个平行排列的摄像机组件构成,模仿人类双眼观察事物的方式工作。基于视差原理计算目标物离相机的距离,从而获得完整的三维空间分布情况。适用于需要高精度深度感知的应用领域,比如自动驾驶汽车环境感知系统中就经常采用此类配置。 ```python import numpy as np # 示例:简单的双目视觉三角测量法求解深度 Z 值 def calculate_depth(disparity, baseline, focal_length): """ :param disparity: 左右图像对应点之间的差异值 :param baseline: 两台相机光轴间的间距 :param focal_length: 相机焦距 :return: 物体至相机系统的深度Z """ depth = (baseline * focal_length) / disparity return depth disparity = 0.5 # 虚拟设定的视差数值 baseline = 0.1 # 米为单位的实际基线长度 focal_length = 8 # mm转换后的焦距近似取整处理 depth_result = calculate_depth(disparity, baseline, focal_length) print(f"Depth from stereo system is {depth_result} meters.") ```
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