移动拍照速度的计算

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
### 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** 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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