很多朋友都想了解一下工业相机的选型问题，工业相机镜头如何选型等问题，那么下面普密斯详细的来介绍一下镜头选型的相关知识。镜头如何选型，焦距计算公式：宽度焦距=ccd宽度*拍摄距离/ccd宽度+目标宽度高度焦距=ccd高度*拍摄距离/ccd高度+目标高度 搭配问题：镜头或相机的接口问题，一般有C和CS接口,可询问供应商是否有转接环。镜头搭配相机时,须注意镜头本身可否支持相机的SENSOR SIZE,例如:镜头规格为可容纳1/2",1/3"的sensor,此时
图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图象的边缘部分集中了图象的大部分信息，图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图象分割所依赖的重要特征，边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位。亚像素边缘技术概述 数字图像的边缘检测是图像分割、目标识别、区域形状提取等图像处理领域的重要基础。在进行图像理
在这篇博客里，主要讲解两点：点定位(Point localization)以及边缘定位(Edge localization)，均是亚像素级定位精度。当然还有其他定位方法，这里仅针对亮点和边缘两种情形分别进行精确定位。1. 为何需要进行亚像素定位？>数字图像通常是被离散化成像素形式；>每个像素对应一个整数坐标位置；>整数坐标位置对于很多应用然而并不精确，比如跟踪、相机标定、图像配准、图像拼接以及三维重构；>为达到有些应用的精确性，需要精确到浮点坐标位置；所以会涉及到亚像素定
亚像素理解2020-02-22 09:48:16
1 亚像素理解 在相机成像的过程中，获得的图像数据是将图像进行了离散化的处理，由于感光元件本身的能力限制，到成像面上每个像素只代表附近的颜色。例如两个感官原件上的像素之间有4.5um的间距，宏观上它们是连在一起的，微观上它们之间还有无数微小的东西存在，这些存在于两个实际物理像素之间的像素，就被称为“亚像素”。亚像素实际上应该是存在的，只是缺少更小的传感器将其检测出来而已，因此只能在软件上将其近似计算出来。 亚像素可以表示为如下图所示,每四个红色点围成的矩形
用一张棋盘格来进行图像的像素精度计算，其计算程序是：#include"opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
int main()
{
Mat srcimg = imread("6.bmp");
Mat gray;
cvtColor(srcimg,gray,CV_RGB2GRAY);
Size board_sz&nb