硬件设计 之摄像头分类(IR摄像头、mono摄像头、RGB摄像头、RGB-D摄像头、鱼眼摄像头)

文章介绍了机器人上常见的五种摄像头类型:IR摄像头利用红外线成像,mono摄像头在暗光环境下有更好表现,RGB摄像头提供彩色图像,RGB-D摄像头能获取物体的三维信息,鱼眼摄像头则用于大范围全景监控。每种摄像头都有其独特的工作原理和技术优势。

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总结一下在机器人上常用的几种摄像头,最近在组装机器人时,傻傻分不清摄像头的种类。由于本人知识有限,以下资料都是在网上搜索而来,按照摄像头的分类整理一下,供大家参考:

1.IR摄像头:

IR=infrared=红外线
红外摄像头工作原理是红外灯发出红外线照射物体,红外线漫反射,被监控摄像头接收,形成视频图像。
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2.mono摄像头:

黑白相机模组:提升暗光成像效果,具体原理是,由于黑白相机模组没有Bayer(拜尔滤色镜)滤光片,所以在暗光条件下,可以获得更多的进光量,进而保存了更多的图像细节。由于黑白相机的细节更丰富、信噪比更高等优势,以黑白图像作为基准和彩色图像进行融合后,图像的整体效果会有比较明显的提升(尤其是在暗光环境下)。
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3.RGB摄像头:

RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准,是通过对红®、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的,RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色,这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色,是目前运用最广的颜色系统之一。
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4.RGB-D摄像头:

RGBD = RGB + Depth Map,包含左红外相机+红外点阵投射器+右红外相机+RGB相机。主流的深度相机分为:飞行时间法(ToF),结构光法、双目立体视觉法。
在3D计算机图形中,Depth Map(深度图)是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。其中,Depth Map 类似于灰度图像,只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离。通常RGB图像和Depth图像是配准的,因而像素点之间具有一对一的对应关系。通过近红外激光器,将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上,再由专门的红外摄像头进行采集。
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这种具备一定结构的光线,会因被摄物体的不同深度区域,而采集不同的图像相位信息,然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息,以此来获得三维结构。简单来说就是,通过光学手段获取被拍摄物体的三维结构,再将获取到的信息进行更深入的应用。基于左右红外相机的图像,采用三角测量法计算。由于某些场景中特征点较少,所以通过红外点阵投射器向场景中发射红外点阵图案(人眼看不到,红外相机可以拍摄到),增加特征点,提高成像效果。

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5.鱼眼摄像头:

鱼眼摄像机是可以独立实现大范围无死角监控的全景摄像机,是一种焦距极短并且视角接近或等于180°的镜头,为使镜头达到最大的摄影视角,这种摄影镜头的前镜片直径且呈抛物状向镜头前部凸出,与鱼的眼睛颇为相似,“鱼眼镜头”因此而得名。鱼眼镜头属于超广角镜头中的一种特殊镜头,它的视角力求达到或超出人眼所能看到的范围。因此,鱼眼镜头与人们眼中的真实世界的景象存在很大的差别,因为我们在实际生活中看见的景物是有规则的固定形态,而通过鱼眼镜头产生的画面效果则超出了这一范畴。
鱼眼镜头的原理 众所周知,焦距越短,视角越大,因光学原理产生的变形也就越强烈。
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以上资料主要是本人在PCB设计中和网络搜索整理而成
如有雷同或错误,希望各位大神留言指正,感谢!!!
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### IR摄像头的工作原理 IR摄像头,即红外摄像头,是一种能够检测并记录不可见的红外光谱范围内的光线设备。这类摄像头通常用于夜视、热成像以及安全监控等领域。 #### 工作机制 红外摄像头通过感应物体发出或反射的红外辐射来形成图像。所有温度高于绝对零度(-273.15°C) 的物体都会发射一定量的红外能量。这种特性使得即使在完全黑暗的情况下,只要存在温差,就能被捕捉到影像[^1]。 对于主动式红外系统而言,还会配备有专门设计用来照射近红外波段光源(如LED灯),这些灯光虽然肉眼看不见但却能增强目标区域亮度以便更好地获取细节信息[^2]。 另外,在一些高级应用场景下,比如三维建模或者手势识别中,则可能采用结构化光照技术——利用特定模式投影仪投射出已知几何形状图案至场景表面,并由IR相机接收经调制后的回波信号完成距离测量与空间重建任务[^3]。 #### 应用领域 - **安防监控**:能够在低照度环境下提供清晰的画面质量; - **医疗保健**:可用于体温监测、血液循环观察等方面; - **汽车工业**:辅助驾驶者夜间行驶时更清楚地看到前方路况; - **消费电子**:智能手机和平板电脑中的面部解锁功能依赖于IR传感器实现高精度的身份验证过程。 ```python import cv2 # 打开默认摄像头(0表示第一个摄像头) cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() # 将彩色图像转换为灰度图 gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示处理过的帧 cv2.imshow('Infrared Camera Simulation', gray_frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 此代码片段模拟了一个简单的黑白视频流读取程序,实际的IR摄像头操作可能会涉及到特殊的API接口或者是硬件驱动支持。
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