将iPhone打造成数码单反相机

当手机具备拍照功能的时候,我们就意识到这将改变许多事情。关于传统相机的体验,印象最深的不是照片效果什么的,而是“咔擦”一声的定格,按下快门键的这种感觉。作为照相机的标志,这种感觉让人怀念,也是如今很多手机和数码相机依然保持着这一特性的原因。

随着智能手机的发展,我们利用手机拍照的频率大大增加。iPhone的成像质量和方便性突出,但是总感觉有某种缺憾。没有拍照快捷键,每次拍照的时候还得用手点击屏幕,十分别扭。现在一种名为iPhone Shutter Grip的iPhone外设出现,对于摄影爱好者来说,它能将你的iPhone打造成更小更方便的数码单反相机。

这种外设不但可以实现相机的快门按键和特有的体验,还能在你操作它的时候有更专业的支撑架构。iPhone Shutter Grip通过一个30 pin的接口与iPhone连接,设置了两个实体按键,一个是拍照快门,一个是视频录制按键。另外,运作iPhone Shutter Grip的时候,需要和一个相关应用配套使用。

目前这款外设已有出售,标价为40美元。

ViaTC

Jeff雷锋网专稿,转载请注明!)
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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