相机多少万像素和几K图片之间关系

最新推荐文章于 2024-08-16 22:59:29 发布
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分类专栏： 图片视频基础知识
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像素 分辨率 4K图像 相机 图像质量
关键词由优快云通过智能技术生成

       在做图像算法工作中对于图片和视频要十分了解，这就要求对相机常识也需要掌握。在平时生活中我们经常说几百万、几千万像素的相机或者手机，拍出来的是几K的照片，当我们在使用时也会发现像素越高的手机，拍出来的照片越清楚，这是因为像素越高的分辨率越大，像素数量越多，自然拍的照片越清楚。

       在数字技术领域，通常采用二进制运算，而且用构成图像的像素来描述数字图像的大小。由于构成数字图像的像素数量巨大，通常以K来表示。2的10次方即1024，因此：1K=2^10=1024，2K=2^11=2048，4K=2^12=4096。

     4k-也就是4096X2160的分辨率，或者与这个分辨率差不多的分辨率，这样的分辨率，也就是800万左右的像素值。假如我现在的图片分辨率为4096*3000，我们就可以说这是4K的图片，是4096*3000=1200W相机拍出来的

 

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两千万像素分辨率是多少_监控摄像机分辨率如何区分？
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什么是像素？ 中文全称为图像元素。像素仅仅只是分辨率的尺寸单位，而不是画质。 从定义上来看，像素是指基本原色素及其灰度的基本编码。 像素是构成数码影像的基本单元，通常以像素每英寸PPI（pixels per inch）为单位来表示影像分辨率的大小。 例如300x300PPI分辨率，即表示水平方向与垂直方向上每英寸长度上的像素数都是300，也可表示为一平方英寸内有9万（300x300）像素。...
相机内参
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### 相机内参的定义及其作用 在计算机视觉中，相机内参是指描述相机内部几何属性的一组参数。这些参数用于建立世界坐标系中的三维点与其对应的二维图像像素位置之间的映射关系。 #### 定义 相机内参主要包括以下几个方面： - **焦距 (f)**：表示光学中心到成像平面的距离。通常分为水平方向和垂直方向两个分量 \( f_x \) 和 \( f_y \)，单位为像素数[^1]。 - **主点偏移 (\(c_x, c_y\))**：指实际成像平面上原点相对于理想情况下位于图像中心的位置偏差。这反映了镜头光心投影至感光元件上的具体坐标的位移情况[^4]。 - **径向畸变系数**：由于透镜制造工艺等原因造成的非线性失真效应，主要表现为桶形或枕形变形。常用多项式模型来近似表达这种变化规律，如 k₁、k₂等项代表不同阶次的影响程度。 - **切向畸变系数**：由装配误差引起的一种特殊类型的扭曲现象，可通过 p₁、p₂ 参数加以修正。 #### 作用 准确获取并应用相机内参对于许多高级视觉任务至关重要： - 实现精确的目标定位与跟踪； - 支持多视角重建算法构建真实的三维结构； - 提高特征匹配精度以及增强现实效果的真实性； - 辅助完成基于单反或其他高质量摄影设备拍摄的照片后期处理工作； 为了得到可靠的相机内参估计值，一般会采用专门设计好的棋盘格图案作为标定板，并通过一系列操作流程自动计算所需数值。OpenCV库提供了方便易用的功能接口来进行此类作业。 ```python import cv2 as cv import numpy as np # 准备对象点，像是3D空间中的网格角点 objp = np.zeros((6*7, 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:7, 0:6].T.reshape(-1, 2) # 存储所有的对象点和图像点来自所有图片 objpoints = [] # 3d point in real world space imgpoints = [] # 2d points in image plane. images = glob.glob('*.jpg') for fname in images: img = cv.imread(fname) gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 查找棋盘格角落 ret, corners = cv.findChessboardCorners(gray, (7, 6), None) # 如果找到，则添加对象点、图像点（经过细化） if ret == True: objpoints.append(objp) corners2 = cv.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria=(cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) imgpoints.append(corners2) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv.calibrateCamera( objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) ```
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