相机精度的计算

最新推荐文章于 2025-05-23 15:30:29 发布
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FOV-H/长边分辨率 = FOV-W/短边分辨率
=单个像素对应的大小
使用背光源的精度为1~3个像素
使用正光源的精度为3~5个像素
例：使用500W像素相机 分辨率为2500*2000 视野为100mm*80mm
单个像素对应大小 = 0.04mm
背光的精度为 0.04mm~0.12mm
正光的精度为 0.12mm~0.20mm
【工业相机】【深度3】相机选择-精度和曝光需求计算 - 输入：1 被测试物体的最小体积 2 被测物体的移动相对速度
山云的专栏
02-08 7474
前言：本举例，说明，我们在工业场景下，如果需要在某个速度下计算某个尺寸的物体的工业相机的精度计算方法 1 需求定义 本需求定义为测量一个有移动速度的工业被测物体： 输入参数 标识 输入参数 举例 FOV FOV 12寸（30.38cm） Smin 最小被测量物体大小: 0.25寸（0.635cm） SPmax 物体某个维度移动最大速度 1.2传感器靶面像素需求计算方法-缺陷和物体测...
【工业相机】【深度2】相机靶面大小和测量精度的关系分析和计算：@opencv
山云的专栏
02-08 1万+
前言：本文分析工业相机的靶面、镜头和精度的约束和相关关系：所谓工业相机（整机）这里指的是：相机 + 镜头。 我们先把各个参数列个表述。整机参数分别由相机和镜头参数联合决定。 参数。 相机整机参数 举例 相机参数 举例 镜头参数 外部参数 内部参数 说明 像素 相机像素 1920*1080 分辨率百万量级 200万（2073600） 分辨率 分辨率 ...
相机分辨率和精度
qq_26815239的博客
02-25 2万+
相机分辨率 分辨率由相机采用的芯片像素决定，是芯片阵列排列的像元数量。 对于面阵相机来说，水平和垂直相乘即为相机的分辨率。例如，一个相机的分辨率是1280(水平方向)X 1024(垂直方向)，表示每行的像元数量是1280，有1024行像元，此相机的分辨率大约是130万像素。 在对同样大小的视场成像时，分辨率越高，对细节的展示越明显。目前常用相机的分辨率有30万、130万、200万、500万、2900万、7100万、1.2亿等。 精度 精度是图像中每个像素代表的实际物理尺寸。 精度 = ..
相机怎样选型的计算精度等等.....
07-02
视觉系统，相机镜头选型的要求..........
定位引导：关于相机精度不够，但是视野很大，怎么去提高定位精度。
最新发布
vaij_j的博客
05-23 243
我这个纠偏量是这样计算的，当前获取到物料的位置减去对应的基准像素坐标（就是排序之后的像素坐标，因为找到的像素坐标是无序的，它是不知道第几个物料对应那个一个像素基准位置的），然后转为机械手坐标，这个就是纠偏量，这个纠偏量发给机械人。但是我对其中一个物料进行九点标定就可以解决这个问题了，当然这样还要加一点算法进去，首先4个物料我们设置4个像素基准坐标，然后就是对应的就是4个机器人基准坐标，这个基准坐标就是4个物料的中心像素坐标以及4个机器人的坐标。
相机、镜头参数详解以及相关计算公式
这个博主还没想好名字的博客
09-25 1万+
一般通过调整通光孔径大小来调节光圈，完整的光圈数值系列如下：F1，F1.4，F2，F2.8，F4，F5.6，F8，F11，F16，F22，F32，F44，F64。/CMOS）尺寸的表示方法大惑不解，因为像1/1.8英寸、2/3英寸之类的尺寸，既不是任何一条边的尺寸，也不是其对角线尺寸，看着这样的尺寸，往往难以形成具体尺寸大小的概念。图像传感器的感光部分的大小，通常指的是图像传感器的对角线长度，在同样镜头情况下，靶面越大，视场越大，靶面越小，视场越小。焦距越小，视角越大，最小工作距离越短，视野越大。
工业相机计算公式
01-16
这是我自己学习整理出来的工业视觉相机计算公式，很全面，适合选型的初学者
机器视觉系统选型-精度计算
视觉人机器视觉的博客
03-20 925
机器视觉系统选型-精度计算
基于圆心真实图像坐标计算的高精度相机标定方法
01-26
《基于圆心真实图像坐标计算的高精度相机标定方法》这篇文章主要探讨了一种改进的相机标定技术，旨在提高相机参数标定的精度。在传统的基于圆点阵二维平面靶标的相机标定过程中，直接从拍摄的图像中提取的椭圆中心并...
镜头选型和计算
隐士
01-07 2841
镜头选型
相机选型计算
钢铁男儿
05-07 5724
1. 面阵相机和镜头选型已知：被检测物体大小为A×B,要求能够分辨率小于C，工作距离为D [1]相机选型步骤： (1). 相机的最低分辨率=(A×B)/(C×C) ， (2). 相机在选型时，最好缺陷的面积在3到5个像素以上，在选择相机时，相机的最低分辨率应大于3×(A×B)/(C×C)。 [2]镜头选型步骤： (1). 计算短边对应的像素数E=B/C，相机长边和短边的像素数都要大于E； (2). 像元尺寸=产品短边尺寸B/所选相机的短边像素数 (3). 放大倍率=所选相机芯片短片尺寸/相机短边的视野范围
计算镜头焦距，景深，精度，工作距离等
01-31
计算镜头焦距，景深，精度，工作距离等 方便快捷
相机选型计算-201908011304.xlsx
08-01
机器视觉工程师必备，镜头焦距，FOV大小，景深，精度计算表格
工业相机选型的相关公式
01-05
可以很好地帮助视觉工作者进行相机选型，提供相关行业经验
关于深度相机的精度问题
听风轻咛
11-14 9136
常用的三种类型的深度相机1，大致分为以下三种：基于主动投射结构光的深度相机（如Kinect 1.0, Intel RealSense, Enshape, Ensenso等）、被动双目相机（如STEROLABS 推出的 ZED 2K Stereo Camera, Point Grey 公司推出的 BumbleBee）以及ToF2相机（如微软的Kinect 2.0, MESA 的 SR4000 , G...
工业相机选型的各种参数的计算方式
weixin_45220326的博客
01-05 3979
工业相机选型的各种参数的计算方式
Unity2D正交相机Camera.size的含义和计算方式，及自适应分辨率的实现
a598211757的博客
05-16 3776
可以看到，比例是对的，但是SpriteRenderer大小超过了相机的框，这样的话，在Game视图就看不到全部的SpriteRenderer内容了，而如果想要相机看到完整的SpriteRenderer，即SpriteRenderer完全填充在相机的框内，就需要调整的相机的Size值，那么以什么标准去调整呢？以上面为例，垂直方向上，我们期望看到完整的SpriteRenderer，而SpriteRenderer垂直方向为“10.8”个单位，那么Camera.size = 10.8 / 2 = 5.4。
工业相机选型和镜头焦距计算
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07-18 3万+
工业相机选型 幅宽按1.5倍，即1.5*15 = 22.5mm (1). 相机像素=幅宽/检测精度=22.5mm/0.008mm= 2812.5 pixel，相机分辨率为2812.5 x 2812.5 = 791万像素，考虑检测稳定性，按4个像素对应一个检测精度。实际相机分辨率为 791x4 = 3164万像素 综上，3100万像素相机，这里考虑海康的MV-CH310-10GM 相机 （2）镜头焦距计算 假设工作距离60mm..
视觉相机测量精度计算
01-11
### 计算视觉相机测量精度的方法 在计算机视觉领域，评估视觉系统的准确性至关重要。为了衡量视觉相机的测量精度，通常采用一系列标准测试方法。 #### 测试环境设置 建立一个受控实验环境，在该环境中放置已知尺寸的标准物体作为参照物[^2]。通过这种方式可以确保获取的数据具有可重复性和可靠性。 #### 数据采集过程 利用安装于移动平台上的摄像设备捕获图像数据集。这些图像是后续分析的基础材料。对于每一个位置变化都应记录下精确的位置坐标以及对应的图像帧号以便后期处理时能够准确定位每一张图片所对应的实际场景中的具体地点。 #### 图像预处理阶段 对收集到的所有原始图像执行必要的前处理操作，比如灰度化、滤波去噪和平滑等技术来提高信噪比并减少不必要的干扰因素影响最终的结果判断[^3]。 #### 特征提取环节 应用边缘检测算法识别目标轮廓线；接着运用形态学运算进一步细化边界信息直至满足后续计算需求为止。此步骤完成后即可得到清晰可见的目标外形特征用于下一步骤的距离测算工作[^1]。 #### 距离估算部分 基于上述获得的对象形状参数结合事先设定好的比例尺关系式推导出实际物理空间里两点间的真实间距L_real与成像平面上相应点之间的像素距离d_pixel之间存在如下函数映射关系： \[ L_{\text{real}} = f(d_{\text{pixel}}, \theta) \] 其中θ代表视角角度变量，f表示某种特定形式下的转换方程模型。 #### 结果验证流程 最后一步是对整个体系的有效性进行全面检验。选取若干组独立样本重新走一遍完整的流程之后对比理论预期值同实测所得数值间的差异程度从而得出结论关于这套方案是否达到了预定的设计指标要求水平之上。 ```python def calculate_accuracy(pixel_distance, angle): """ Calculate real distance based on pixel distance and viewing angle. Args: pixel_distance (float): Pixel distance between two points in the image. angle (float): Viewing angle of the camera. Returns: float: Real-world distance corresponding to the given parameters. """ # Example conversion function; actual implementation depends on specific setup scale_factor = 0.05 # Hypothetical scaling factor derived from calibration experiments real_world_distance = scale_factor * pixel_distance / math.tan(math.radians(angle)) return real_world_distance ```
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