相机为什么需要镜头


   现在我们来探究一下照相机的工作原理,并从镜头开始深入学习一些基本部件的详细知识.
光线沿直线传播,通过被称作孔径的圆孔投射到胶片上.


  镜头并不是胶片成像所必需的,正如前面已经提及的针孔照相机,其工作时就没有镜头.来自被摄体的光线通过一个微小的针孔进入不透光的盒子,如上图所示,并在胶片上形成一幅倒立的影像.
  考虑到针孔照相机的工作特性如此之简单,因而其产生的影像应该说是相当令人满意了,但并不能算是足够好的,原因如下:
  1. 即使在最好的环境条件下,胶片上所形成的影像也不是非常的清晰.
  2. 由于通过针孔所进入的光量只是很少的一部分,因此充分的胶片曝光往往需要很长的时间,有时会长达数小时.
  而镜头会解决这些问题:
  1. 镜头能聚焦光束,可以在胶片上产生清晰的影像.
  2. 镜头允放接纳大量的光线,只需若干分之一秒的很短时间即可获得适当的曝光.


  如上图所示,镜头的孔径比针孔大很多倍,所以在确定的一段时间内,允许更多的光线进入照相机.

  什么是镜头的基本功能
  所有镜头具备的基本功能都是相同的,即让光线进入照相机并聚焦光线在胶片上形成清晰的影像.

  什么是固定焦点照相机
  有些照相机的镜头是固定的,即它不能够与照相机分开,不能够更换,甚至不能前后移动.它被永久地固定在适当的位置上.老式的柯达布朗尼照相机、某些最简单的"瞄准就拍"的照相机以及所有一次性使用的照相机都属于这种类型,它们被称为固定焦点照相机。使用这种照相机可以拍摄远于某个确定距离(比如4英尺以外)的所有景物并得于相当清晰的照片。

  什么是可变焦点照相机
  大多数照相机的镜头都可以前后移动,对一定范围内不同距离的物体进行聚焦。这些照相机就被称为可变焦点照相机。
  摄影者可以通过调理可变焦点镜头的位置,使镜头最小聚焦距离以外任意距离的被摄体都产生最清晰影像。例如,前后移动镜头就可以分别对12英寸、3英尺或20英尺远的景物进行聚焦。

  什么是自动聚焦照相机
  有些照相机是靠计算机微处理器芯片控制镜头内的微电机自动完成聚焦任务的。其典型的工作过程如下:当把快门按钮按下一半时,镜头筒就会自动地转动直至画幅中央任意物体所形成的影像完全清晰为止。很多高级的"瞄准就拍"式照相机和单镜头反光照相机都具有自动聚焦功能。大多数这样的单镜头反光照相机还能够手动聚焦。下一课中,我们还会详细介绍自动聚焦功能。

  什么是可更换镜头照相机
  有些照相机的镜头不能够被取下来,它是照相机的一部分。而另一些照相机,其镜头可以被取下来并更换上其他的镜头;这些就被称为可更换镜头照相机。由于使用这种照相机可以针对每项不同的任务选择最合适的镜头,所以为创作活动提供了最大的自由空间。
  那么,对于一只特定的镜头,什么是"最合适"的呢?不同的镜头对准相机的场景时会产生不同的影像。正像将在本课程中所学习到的,如果说某种镜头适合某项工作,就意味着该镜头针对这个特殊场景能够产生最佳的影像。
  镜头自身固有的两个特性决定了镜头所传送的影像。一个特性是镜头的速度,,另一个特性是镜头的焦距。下面让我们逐一认真研究一下这些特性,真正了解它们的内含以及如何利用它们成为创作工具。

 


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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