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如果我将一个较小的分辨率设置为具有恒定分辨率的相机，会发生什么情况？

如果将一个较小的分辨率设置为具有恒定分辨率的相机，会导致以下情况发生：

图像质量下降：较小的分辨率意味着相机捕捉到的图像中的像素数量较少。这将导致图像细节的丢失和模糊，图像看起来可能不够清晰。
视野缩小：较小的分辨率意味着相机能够捕捉到的场景范围变小。相机的视野将缩小，无法覆盖到原本更广阔的区域。
存储空间减少：较小的分辨率意味着每张图像的文件大小更小。这将减少存储图像所需的空间，适用于存储资源有限的情况。
处理速度提升：较小的分辨率意味着相机需要处理的像素数量较少。这将加快图像处理的速度，有助于实时应用或对大量图像进行处理的场景。
低带宽需求：较小的分辨率意味着图像数据量较小，传输所需的带宽也相应减少。这对于网络传输资源有限或带宽受限的场景有优势。
适用于特定应用场景：较小的分辨率可能适用于一些特定的应用场景，例如监控摄像头、视频会议等，这些场景对图像细节要求不高，但对实时性和带宽要求较高。

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镜头焦距、视角和景深的关系

不论你105mm镜头放在DX画幅的D300上，还是放在FX全画幅的D3上，这段物理距离都是固定的，没有发生任何改变。发生改变的只是你的相机焦平面（即CMOS）的大小而已。...后者贵是因为后者是恒定大光圈，无论你将焦距调整到多少，都可以使用f2.8的光圈。图样，佳能的24-105/F4镜头也是如此，无论是在24mm焦距还是105mm焦距，都可以使用f4的光圈。...而70-300mm/f4.5-5.6由于不是恒定光圈的，所以尽管你在相机里使用光圈优先，把光圈调整为f4.5，但只要你把焦距拉到长焦端，光圈就会变小了。...我回答说，f5.6是我那个17-55的镜头的最佳光圈。然后，他又问，为什么不使用f22啊，不是光圈越小越清楚吗？看来问这种问题的人是把景深和分辨率的概念搞混了了。...他们进牛头，除了焦外成像好看之外，同时也是为了追求大光圈下的高分辨率。所以，这也是为什么我在用17-55时经常使用f5.6的原因。

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超十亿样本炼就的CNN助力图像质量增强，Adobe推出新功能「增强细节」

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关于产品摄影的相机选择

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Unity3D之UGUI基础--画布的三种模式

为了适应不同的分辨率，我们可能会允许适当的UI整体性缩放，外加一些尽可能少的布局微调。这样就能达到一个比较理想的效果。...Sprite设置了‘Pixels Per Unit’，那么该Sprite一个像素将占用UI的一个像素 Scale With Screen Size: Property: 功能: Reference...UI布局的设计分辨率，如果实际分辨率大，UI会放大显示，如果实际分辨率小，UI会缩小显示。...如果Sprite设置了‘Pixels Per Unit’为x，那么该Sprite的x个像素将占用UI的一个单位....我一般称作像素密度，简称密度对于设置为“屏幕空间 - 覆盖”或“屏幕空间 - 相机”的画布，Canvas Scaler UI比例模式可以设置为“恒定像素大小”，“按屏幕大小缩放”或“恒定物理大小”。

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图像尺度空间理论_金字塔内部空间有多大

我们（或计算机）观看的大多数图像都是通过光学相机将3D世界投影到2D光敏平面（人眼的视网膜或相机的CCD或CMOS像素平面）上拍摄的。...但我们可以很好的观察与相机具有不同距离（因此看起来有大有小）的向日葵，人脸或者汽车牌照。...如果物体的尺寸较小或对比度较低，那么我们需要以较高的分辨率来研究它们；如果物体的尺寸较大或对比度较高，则以低分辨率进行粗略的观察就已足够。...如果较小物体和较大物体（或对比度较低和对比度较高的物体）同时存在，那么以不同分辨率来研究它们将更具优势，这就是多分辨率处理的基本动机。换言之，图像分辨率越低，伴随的细节就越少。...首先将原始图像通过高斯模糊生成逐渐模糊（尺度变粗）的图像。然后，将原始图像下采样为一半大小后，再次生成模糊的图像。不断重复，得到SIFT：相同大小（垂直排列）的图像形成一个Ootave。

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MIT 6.S094· 自动驾驶 | 学霸的课程笔记，我们都替你整理好了

我们为你整理了每一个 Lecture 的课程笔记，提炼出每一讲的要点精华，推荐结合课程笔记观看视频内容，学习效果更佳。...知道什么情况下它有效，什么时候失效。检查系统的极限：在具有挑战性的环境中。自动驾驶汽车：机器人的角度前景广阔：车辆数量巨大。深刻的：将控制权转移给AI。...在有挑战性的天气下表现良好。低分辨率。在当前最为可靠并且使用范围广。雷达：具有超声波的所有优点，并且能够检测速度。低分辨率。没有纹理和彩色分辨率。激光雷达： ? ? 价格昂贵。...Thorsten Leonhardt 将 L3 定义为：如果遇到交通拥堵，汽车将以低于每小时 60 km 的速度行驶。发生碰撞后汽车将负有法律责任（在自动驾驶模式下）。 ? 值得注意的地方。...赞成：借助数据后将变得更好。赞成：这是“可训练的” 场景理解 ? 借助照相机来理解环境。将照相机作为主要的传感器来驾驶。 ? 物体检测：传统的 HAAR 算法。 ?

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激光雷达的强度标定及路标提取

在以往的研究中，参考曲面的性质将特定的信息存储在用于强度标定的LUT中，而本文提出了一种随机的表示标定结果的方法，该方法考虑了参考平面的强度概率特性，并生成了具有均值和标准方差的LUT。...激光雷达强度模型激光雷达获取的强度值 I_id 依赖于入射角 i ，传感器与物体表面的距离d 和表面具有的反射率 p，所以强度信息可以表示为一个以(i,d)作为自变量的函数f（i,d）两个在同一入射角和距离的条件下物体...参考平面的数据获取根据入射角和距离需要一个由恒定的曲面组成的宽大平面来获取参考平面的强度特性，文本以等界面的建筑外墙作为参考平面。...从外墙获取的三维激光雷达的数据，通过估计每个点的表面法向量计算入射角，并且入射角的LUT的分辨率为1度，传感器距离物体表面的距离LUT的分辨率为1cm。...在这种情况下，不可避免产生一些噪声，原因如下： •在距离和入射角较大的区域，道路标线和沥青的强度值差异较小。在这种情况下，传感器强度值的误差会导致噪声。

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VR 直播系统

找到最佳相机角度，为后续用户创建一个相对不舒服的视频。在设计相机摆放位置时，有些问题是必须要明确的，如是否要拍360度视频还是180度视频。这个问题的答案会影响你对相机摆放位置的选择。...这本应该是大大提升沉浸效果的操作，但是如果相机摆放和使用不当，可能反而会影响观众的体验。另一方面而言，系统也可以使用单个镜头，这意味着只需向双眼显示相同的图像即可。此时系统不需要任何特殊类型的相机。...有人说，人类的头部旋转最大为200度左右，舒适范围为150度左右，通常所有事情都只发生在场景的一侧，因此用户只会关注一侧，根据我们的经验，通常用户开始在最初几分钟内体验整个360度区域，之后他们将专注于一个方向...分辨率当我们讨论VR系统分辨率的时候，这实际上涉及到了两种概念，一个是视野，通常是水平视野，另一个是逐眼分辨率。这些东西在不同的设备上是不同的。...我们的目标是在人眼关注范围内的视频可见部分，获得一个较高分辨率，且该分辨率至少大于或等于VR头戴设备内的显示分辨率。如果尺寸较小，则会发生上采样，图像锐度也会因此降低。

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一文详解工业相机和镜头选取

这类相机需要额外的接口卡，注意，这里是接口卡！接口卡不同于采集卡，其只是相机采集到的数据的一个中转站，不会对数据做任何处理，其直接将数据存储在主寄存器中。...因为这类相机传输速度较快，如果将拷贝数据的工作交给CPU来做的话，CPU将会消耗大量资源. 需要说明的是，我们选取工业相机型号的时候，接口并不是传输速度越好越好，而是要挑合适的，杀鸡焉用牛刀？...曝光时间不能设置太长，其会增加照片的底噪，也不能设置太短，会导致曝光不足，要看需要而定：在暗光条件下，比如说拍星星，曝光时间就要设置几个小时。...有的相机在靶面前面会增加一个滤镜，滤除红外线，如果系统需要多红外光感应，可以去除该滤镜。信噪比相机的信噪比定义为图像中信号与噪声的比值，代表了图像的质量，图像信噪比越高，相机性能和图像质量越好。...·合适的分辨率 ·对于视野范围为，要求测量精度为，那么横/竖放下的分辨率至少为像素，通过我们不会用一个像素对应一个测量精度，一般选择倍数为4、甚至更高，这样相机单方向的分辨率为，相机的分辨率：。

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工业机器视觉系统相机如何选型？（理论篇—3）

如果将整个图像看作周期为最小特征大小的周期信号，则根据奈奎斯特采样定律，必须对信号每个周期采样2个点以上，才能完整恢复该信号。...如果横纵方向上视场大小为[FOVh，FOVv]，检测目标的最小特征的大小为[Ih，lv]，则图像传感器应具有的最小像素分辨率为： ? 成像系统视场的大小可以通过研究其成像规律得知。...这样做的另一个主要原因是为了避免渐晕(Vignetting）现象的发生。...例如，一个8位的黑白数字相机最高能够检测0(暗)~256(亮）个灰度级，而一个12位相机则可以检测0~4096个灰度级。如果要检测的灰度级间隔比较细，则应尽量使用位数高的相机。...6、总结为机器视觉系统选择相机，是一个综合镜头和图像采集卡与相机的接口以及相机自身参数的逐步筛选的过程。

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iPhone 摄影中的深度捕捉 ( WWDC2017-Session 507 ) 上篇

真实世界中depth 意思是你和观察物体之间的距离。深度图是将三维场景转化为二维表示，并将深度设置为恒定距离。...现在我已经拍摄了两台被认为是立体纠正相机的鸟瞰图。意思是说，它们彼此平行，它们指向同一个方向，而且焦距是相同的，这个很重要。...每个相机将具有测量的光学中心或主要点，并且如果从针孔到图像平面绘制垂直线，则光学中心是其与图像平面相交的点。 baseline基线基线是指立体纠正系统中透镜的两个光学中心之间的距离。...当发生这种情况时，结果是map中每个像素的误差是一个恒定的。 Disparity 值相对于彼此仍然可用，但它们不再反映真实世界的距离。...在iOS设备上，我们的相机总是具有一致的像素，所以fx和fy总是相同的值。 x0和y0是透镜光学中心的像素坐标。这些都是像素值，它们是以提供它们的视频缓冲区的分辨率给出的。

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Mars说光场（1）— 为何巨头纷纷布局光场技术

反射场也具有7个维度的信息，但每个维度的定义与光场不尽相同。不论光场还是反射场，由于7个维度的信息会急剧增加采集、处理、传输的负担，因此实际应用中更多的是采用4D光场模型。...每条光线具有不同的颜色和亮度，可以用光线的波长（λ）来统一表示。进入人眼的光线随着时间（t）的推移会发生变化。...现阶段人工智能的发展更倾向于“类脑”的研究，即如何使计算机具有人脑类似的决策能力。然而却忽略了“眼睛”作为一种信息感知入口的重要性。设想一个人非常“聪明”但是视力有障碍，那么他将无法自如的驾驶汽车。...类似的情况也会发生在CCD上的B'和C'点的像素。因此，如果把相机上的镜头去掉，那么拍摄的图片将是噪声图像。 ? 图 3....小孔成像实际的相机并没有采用如图4中的理想小孔成像模型，因为小孔直径较小会导致通光亮非常小，信噪比非常低，成像传感器无法采集到有效的信号；如果小孔直径足够小，当与光波长相当时还会产生衍射现象。

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Mars说光场（3）— 光场采集

另一方面是采集光场的FOP角度较小，也即视差较小，只能在较小的角度范围内变换视点。尽管存在上述的缺点，但由于总体成本在可控范围内，基于微透镜的光场采集方案是商业化光场相机主要采用的方案。...对比图1中基于微透镜的光场采集方案，相机阵列通过多个镜头将物体表面同一点在一定角度内各向异性的光线解耦和，并离散为多束光线分别记录。解耦和后的离散化程度由相机阵列的规模决定。...总体而言，视点分辨率与角度分辨率是一对矛盾因素，总是此消彼长。通过增加成像传感器数量来抵消这一矛盾会造成硬件成本的急剧增加。上述两种光场采集方案必须在图像分辨率和角度分辨率之间进行折中。...四光场采集方案对比上述三种主流的光场采集方案与传统相机总结对比如下表。 ? 基于相机阵列的光场采集相比基于微透镜阵列的光场采集具有更多优点：1）视点分辨率不损失，由单个相机成像传感器决定。...2）受到相机光圈的限制，光场中可观察的视差范围较小。基于编码掩膜的光场采集打破了角度分辨率与视点图像分辨率之间的互相制约关系，利用“学习”的方法去掉光场冗余性，从少量信息中恢复光场。

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Unity 水、流体、波纹基础系列（二）——方向流体（Directional Flow）

（滑动波纹模式） 2.2 纹理旋转要旋转UV坐标，我们需要一个2D旋转矩阵，如“渲染1，矩阵”教程中所述。如果流向量 [x， y]具有单位长度，则它表示单位圆上的一个点。...（网格分辨率设置为10）通过将用于采样贴图的UV乘以网格分辨率，然后丢弃小数部分，可以将流体贴图切成图块。这使我们的瓦片具有固定的UV坐标，从0到网格分辨率。...要将其转换回0到1的范围，请除以平铺坐标除以网格分辨率。 ? ? ? （每个网格单元的一个流向） 3.2 融合单元现在，我们具有明显可区分的网格单元，每个网格单元包含一个不扭曲的图案。...我们可以通过为恒定平铺和调制平铺都设置一个属性，以与缩放高度相同的方式执行此操作。我将恒定平铺设置为3，将调制平铺设置为50。调制平铺必须设高以补偿低流速。 ? ?...4.2 观察网格还有一种失真，是由单元格之间的混合引起的。如果方向或速度差异足够大，则平铺可能会变得很明显。例如，在我们放大流体贴图的同时，将网格分辨率设置为3。 ?

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眼动追踪传感器选型

：第一，同样大小的像元，黑白传感器可以用较小的曝光时间获取理想的图像，这样可以减弱抖动以及飞行运动造成的影响（实际上NAV相机就是采用控制曝光时间来减弱运动模糊的，这个是VIO）；第二，同样的像素个数...这个也就是我选择的一个原因。这款产品同时能够以180 fps提供具有BIN模式的QVGA（320×240），以及以360fps提供具有BIN和SKIP模式的QQQVGA（160×120）。...但其缺点在于，它是逐行拍摄图像，拍摄和曝光时间过长，如果拍摄对象是汽车这样的快速移动物体，图像可能发生扭曲，而且功耗过高，不适合用于计算机视觉。...设定较小的ROI区域可以减少相机传送及计算机需要处理的图像信息量，并提高相机的采集帧率。 SKIP(Skipping mode),这种模式就是按照一定的规律，把想要的数据采集上来，把其余的数据扔掉。...这种模式会改变原有像元之间的相邻关系，所以对Bayer彩色的相机来说，会造成一定的颜色失真，所以它常见的应用就是预览，在工业实际中应用并不多。

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音视频生产关键指标：采集预览优化丨音视频工业实战

3、采集预览流畅度优化 3.1、线程模型优化把采集和视频特效放在同一个线程，随着特效功能越来越强，计算越来越重，会影响到最终的输出帧率。...同样的，不同的节点的算法模型如果使用不同的颜色空间，一路下来就会涉及颜色格式的转换，这样也会带来更多的性能开销。...如果能使用其他人脸识别 SDK 来识别到精准点，可以对焦到两眼中心效果会更好，比如常取 43 号点位。手动对焦后，在满足这些条件时会切换到自动对焦：前后摄像头切换。场景发生较大切换。...在不同的平台，可以选择恰当的采集数据输出格式来优化内存使用： 1）iOS 采集数据输出格式输出格式可配置为 BGRA & YUV，尽量设置为 YUV 数据格式，可以减少 width * height...因为渲染纹理需要 BGRA，所以需要通过 OpenGLES 将 YUV 数据转换为 BGRA 纹理即可，开销非常小。另一个好处是很多算法输入也都是 YUV 数据格式。

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RoadBEV：鸟瞰视图下的路面重建

如图2（d）所示，我们将横向和纵向方向上的道路网格分辨率设置为3.0cm，这足够细致，因为在汽车工程中，我们感兴趣的最小道路不平坦波长约为10cm。...为了在精度和计算之间达到平衡，我们将垂直体素间隔设置为1.0cm，比后面的纵向间隔3.0cm要小。这个分辨率可以覆盖到如裂缝和小石头等道路微小起伏的振幅。...考虑到实际道路的不均匀性模式，我们将高程范围设置为，垂直方向上得到个体素。这个高程范围涵盖了大多数常见道路起伏的最大范围，如凸起和坑洼。...在0.5cm的更密集采样下，即最佳类别分辨率，性能反而下降。较小的间隔可能会由于透视效果而引入重复采样特征，特别是在远距离处，邻近体素会投影到同一像素上。...例如，当体素分辨率为0.5cm时，绝对误差从0.730cm降至0.584cm（即改善了20%）。另一个有价值的发现是，当体素分辨率为2.0cm时，性能也会崩溃。

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