移动拍照速度的计算

最新推荐文章于 2025-04-08 18:27:10 发布
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在单位曝光时间内物体移动的 距离小于1个像素的成像效果
在单位曝光时间内物体移动的 距离大于1个像素的成像效果
TOX(Time of exposure)=曝光时间 LS(Line Speed)=移动线速度
例：曝光时间为1ms,线速度为100mm/s,500W像素相机
视野100mm*80mm
单个像素大小 = 100/2500 = 0.04mm
单位时间是移动距离= 100 * 0.001 = 0.1mm
移动距离>单个像素视野大小，图像会有虚影
wangping88nt
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[工业相机] 工业相机帧率、曝光与飞拍的关系
Loewen丶的小窝
04-16 843
一、相机帧率的相关概念    帧率是用于测量显示帧数的量度。所谓的测量单位为每秒显示帧数，简称：FPS或“赫兹”（Hz） 。相机的帧率决定着设备的...
工业相机飞拍原理
m0_49968063的博客
04-18 8381
而且要求相机的拍照响应时间快、曝光时间短、帧率高，软件处理时间要短。一些标准高重复性的工作，如我们常见的工厂流水作业，产品都是标准件，由于长时间的重复性劳作，易使人工产生困乏、厌倦、漏判、误判的情况，通过自动检测系统，便可有效代替人工，避免人为带来的各种失误现像，在节约人工成本的同时，还能有效提高效率，保障产品标准的输出。传统的视觉定位采取停拍的方式，即工件按照既定的轨迹运动，当运行到拍照点时，运动轴速度减为0停下来进行拍照、图像采集、运算处理、纠偏，待视觉系统处理完成后，继续完成接下来的轨迹运动。
相机最佳曝光时间的确定
12-21
由于每次使用相机时，需要调试相机的曝光时间，比较耽误时间，因而封装了一个函数，可以用来确定相机最佳的曝光时间。
工业相机的帧率和曝光（快门）之间的关系
xianzuzhicai的博客
03-13 6370
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如何计算线扫行频
最新发布
weixin_45312480的博客
04-08 719
数‌，单位为千赫兹（kHz）。例如，12kHz表示每秒可采集12,000行数据‌。‌确定检测需求‌：幅宽、检测精度、物体运动速度‌。‌选择相机分辨率‌：根据幅宽与精度计算所需像素数（如2K相机）‌。‌计算检测精度‌：幅宽除以像素数‌。‌代入行频公式‌：速度除以检测精度（或结合光学参数计算）‌。‌验证硬件可行性‌：确保行频不超过相机接口和传感器的限制‌。
机器视觉 飞拍曝光计算
吴启林的博客
07-26 8105
飞拍曝光计算
工业相机飞拍模式介绍及相机曝光值计算
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weixin_45499836的博客
09-03 2万+
例如：相机现在的曝光时间是2000us，传送带运动的速度是100mm/s，使用的相机分辨率为2448*2048，视野范围是300mm*250mm，物体运动的方向是水平方向，精度要求拖影不超过1/2像素。1.视觉停拍：传统的视觉定位采取停拍的方式，即工件按照既定的轨迹运动，当运行到拍照点时，运动轴速度减为0停下来进行拍照、图像采集、运算处理、纠偏，待视觉系统处理完成后，继续完成接下来的轨迹运动，v-t图如下。即机构按照既定的轨迹运动，当运行到拍照位时，运动轴不停止运动，瞬间完成高速抓拍的功能。
相机飞拍项目讲解
liuming1992的博客
09-19 2812
飞拍项目需注意事项
相机速率计算
超哥的专栏
06-27 3918
分辨率 屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素有多少 显示器可显示的像素越多，画面就越精细 像素 图像由一个个点组成，这个点叫做像素 每秒传输帧数 简称FPS 画面每秒传输帧数，通俗来讲就是指动画或视频的画面数 像素深度 存储每个像素所用的位数，也用它来度量图像的分辨率 计算速率 速率 = 分辨率 x 帧率 x 像素深度 举例 相机参数：256*256@100FPS 像素深度：8bit 速率...
树莓派实现移动拍照
09-19
为了实现移动拍照，需要编写一个简单的电机驱动程序来控制电机的运动方向和速度。这一步骤涉及树莓派与电机驱动板之间的连接，以及Python脚本的编写。 ##### 连接方法： - **树莓派供电**：将5V电源正极连接到...
电信设备-拍照设置方法、装置、移动终端和计算机可读存储介质.zip
09-18
“移动终端”作为集合了通信和拍摄两大功能的设备，其发展速度令人瞩目。智能手机和平板电脑等移动终端的便携性，使得用户可以随时随地记录重要时刻。随着摄像头技术的发展，移动终端的拍照能力不断增强，不仅能够...
手把手教你选择工业相机
10-22
选择合适的相机是机器视觉系统设计中的重要环节，工业相机的不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关，本文通过问答形式，手把手教你如何选择工业相机
相机配置按照相机拍照的时间分类
01-20
可分为飞行拍照和一般拍照，飞行对中是吸有元件的贴片头在快速移动中相机对元件拍照，不需要元件移动到某个拍照位，相机停下来为元件拍照，如ULC相机；而一般对中是指在吸嘴吸取元件后，首先要移动到某个拍照位进行拍照，拍完照后再向PCB的目标位置移动，移动的同时处理图像、对中和检测等即属于这种拍照方式。图1是OTHC相机仰视外观图，是以环球公司FlexJet头OTHC相机为例，说明飞行拍照的工作方式。 　　图1 OTHC相机仰视外观图 　　在OTHC照相机上，用两个镜片来反射图像，一个是固定镜片；另一个是滑动镜片。如图2所示。 　　图2 相机主要组成部分 　　当吸嘴取料时，滑动镜片位于上位，从而
电信设备-多终端同步拍照的方法、移动终端及计算机可读存储介质.zip
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标题中的“电信设备-多终端同步拍照的方法、移动终端及计算机可读存储介质”揭示了这一主题主要涉及的是通信技术中的多设备协同拍摄照片的技术，以及与之相关的移动设备硬件和数据存储方式。这一技术在现代智能设备...
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09-18
在移动终端中，通常使用的是闪存，因为它体积小、功耗低且读写速度快。存储介质不仅用于存储照片、视频等媒体文件，还包含操作系统、应用程序、用户数据等。 5. **移动终端**：通常指的是智能手机、平板电脑等便携...
工业相机如何通过视野大小和产品移动速度和检测精度计算相机的曝光或快门
xianzuzhicai的博客
05-13 1989
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工业相机的速度（帧频/行频）
奇升视觉自动化的博客
08-11 1万+
工业相机的速度是工业相机帧频或者行频的统称，具体的来说，帧频是相对于面阵工业相机来说的，行频是相对于线阵工业相机来说的。      面阵工业相机的速度即帧频的单位是fps(frme per second).比如：25fps表示工业相机在1秒钟内最多能采集25帧图像；     线阵工业相机的速度即行频的单位是KHz。比如：12KHz表示线阵工业相机在1秒钟内最多能采集12000行图像数据
机器视觉 工业相机
平凡
09-24 3672
了解工业相机
如何防止图像拖影
jinyu3d的博客
07-03 967
图像拖影原因分析
拍照识别船只速度
03-18
### 图像处理技术测量船速的方法 通过图像处理技术测量船只速度是一种常见的方法，尤其适用于监控场景下的船舶运动分析。以下是具体的技术细节： #### 1. **视频采集** 为了获得可靠的船速数据，通常需要一段连续的视频流作为输入。摄像设备应固定在稳定的平台上（如岸边或无人机），并确保拍摄角度能够清晰捕捉到目标船只的移动轨迹。 #### 2. **背景建模与前景提取** 采用背景减除法或其他分割算法区分静态背景和动态物体。常用的技术包括高斯混合模型(GMM)[^1] 或者帧差法(Frame Difference)，这些方法可以有效分离出正在航行中的船只轮廓。 ```python import cv2 # 初始化背景减除器 bg_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() def extract_foreground(frame): fg_mask = bg_subtractor.apply(frame) _, thresh = cv2.threshold(fg_mask, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) return contours ``` #### 3. **特征点跟踪** 一旦获得了船只区域，下一步就是对其进行追踪。可运用光流法(Lucas-Kanade Optical Flow)或者卡尔曼滤波(Kalman Filter)预测下一时刻的位置坐标[x(t+Δt), y(t+Δt)] [^2]. ```python lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) old_gray = None p0 = [] def track_features(gray_frame): global old_gray, p0 if old_gray is not None and len(p0)>0: p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, gray_frame, p0, None, **lk_params) good_new = p1[st==1] good_old = p0[st==1] # 更新位置信息用于计算速度矢量 dx = np.mean(good_new[:,0]-good_old[:,0]) dy = np.mean(good_new[:,1]-good_old[:,1]) speed_vector = (dx/delta_t, dy/delta_t) return speed_vector else: return None old_gray = gray_frame.copy() p0 = ... # 初始设定兴趣点 ``` #### 4. **距离校准与速度换算** 考虑到摄像头焦距f、像素尺寸s以及实际水面宽度W之间的关系，可以通过几何投影原理得出每单位像素对应的真实世界长度L_pix=W/(image_width*s). 进而得到最终的速度V_real=sqrt(V_x^2 + V_y^2)*L_pix. 值得注意的是，在某些情况下可能还需要考虑地球曲率的影响尤其是远距离观测时[^3]. --- ###
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