工業鏡頭視場、倍率、焦距之間的關係 - 台部落

一、焦距的計算方法二、光學放大倍率的計算方法三、視場的計算方法四、視野表光學放大倍率2/3" (寬度×長度×對角線) 顯示器放大倍率1/2" (寬度×長度×對 ... 請輸入正確的登錄賬號或密碼 註冊 忘記密碼 首頁 相機標定 正文 工業鏡頭視場、倍率、焦距之間的關係 原創 Seehidre 2018-11-2813:05 一、焦距的計算方法 二、光學放大倍率的計算方法 三、視場的計算方法 四、視野表 光學放大倍率 2/3" (寬度×長度×對角線) 顯示器 放大倍率 1/2" (寬度×長度×對角線) 顯示器 放大倍率 1/3" (寬度×長度×對角線) 顯示器 放大倍率 9" 14" 9" 14" 9" 14" x0.1 66x88x110 2.1 3.2 48x64x80 2.9 4.5 36x48x60 3.8 5.9 x0.14 47x63x79 2.9 4.5 34x46x57 4.0 6.2 26x34x43 5.3 8.3 x0.16 41x55x69 3.4 5.2 30x40x50 4.6 7.1 23x30x38 6.1 9.5 x0.18 37x49x61 3.8 5.8 27x36x44 5.1 8.0 20x27x33 6.9 10.7 x0.2 33x44x55 4.2 6.5 24x32x40 5.7 8.9 18x24x30 7.6 11.9 x0.3 22x29x37 6.3 9.7 16x21x27 8.6 13.4 12x16x20 11.4 17.8 x0.4 17x22x28 8.4 12.9 12x16x20 11.4 17.8 9x12x15 15.2 23.7 x0.5 13x18x22 10.5 16.2 9.6x12.8x16 14.3 22.3 7.2x9.6x12 19.1 29.7 x0.6 11x15x18 12.6 19.4 8.0x10.7x13 17.2 26.7 6x8x10 22.9 35.6 x0.7 9x13x16 14.7 22.6 6.9x9.1x11 20.0 31.2 5.1x6.9x8.6 26.7 41.5 x0.75 9x12x15 15.8 24.2 6.4x8.5x11 21.5 33.4 4.8x6.4x8.0 28.6 44.5 x0.8 8x11x14 16.8 25.8 6.0x8.0x10 22.9 35.6 4.5x6.0x7.5 30.5 47.4 x0.9 7.3x9.8x12.2 18.9 29.1 5.3x7.1x8.9 25.7 40.1 4.0x5.3x6.7 34.3 53.4 x1 6.6x8.8x11.0 21.0 32.3 4.8x6.4x8.0 28.6 44.5 3.6x4.8x6.0 38.1 59.3 x1.5 4.4x5.9x7.3 31.5 48.5 3.2x4.3x5.3 42.9 66.8 2.4x3.2x4.0 57.2 89.0 x2 3.3x4.4x5.5 42.0 64.6 2.4x3.2x4.0 57.2 89.0 1.8x2.4x3.0 76.2 119 x2.5 2.6x3.5x4.4 52.5 80.8 1.9x2.6x3.2 71.5 111 1.4x1.9x2.4 95.3 148 x3 2.2x2.9x3.7 63.0 96.9 1.6x2.1x2.7 85.8 134 1.2x1.6x2.0 114 178 x3.5 1.9x2.5x3.1 73.5 113 1.4x1.8x2.3 100 156 1.0x1.4x1.7 133 208 x4 1.7x2.2x2.8 84.0 129 1.2x1.6x2.0 114 178 0.9x1.2x1.5 152 237 x4.5 1.5x2.0x2.4 94.5 145 1.1x1.4x1.8 129 200 0.8x1.1x1.3 171 267 x5 1.3x1.8x2.2 105 162 1.0x1.3x1.6 143 223 0.7x1.0x1.2 191 297 x6 1.1x1.5x1.8 126 194 0.8x1.1x1.3 172 267 0.6x0.8x1.0 229 356 x7 0.94x1.26x1.57 147 226 0.69x0.91x1.14 200 312 0.51x0.69x0.86 267 415 x8 0.83x1.10x1.38 168 258 0.60x0.80x1.00 229 356 0.45x0.60x0.75 305 474 x9 0.73x0.98x1.22 189 291 0.53x0.71x0.89 257 401 0.40x0.53x0.67 343 534 x10 0.66x0.88x1.10 210 323 0.48x0.64x0.80 286 445 0.36x0.48x0.60 381 593 x11 0.60x0.80x1.00 231 355 0.44x0.58x0.73 315 490 0.33x0.44x0.55 419 652 x12 0.55x0.73x0.92 252 388 0.40x0.53x0.67 343 534 0.30x0.40x0.50 457 712 五、機器視覺中工業鏡頭的計算方式 1、WD物距工作距離（WorkDistance，WD）。

2、FOV視場視野（FieldofView，FOV） 3、DOV景深（DepthofField）。

4、Ho:視野的高度 5、Hi:攝像機有效成像面的高度(Hi來代表傳感器像面的大小) 6、PMAG:鏡頭的放大倍數 7、f:鏡頭的焦距 8、LE:鏡頭像平面的擴充距離 六、相機和鏡頭選擇技巧 1、相機的主要參數:  　感光面積SS（SensorSize）2、鏡頭的主要參數: 　焦距FL（FocalLength） 　最小物距Dmin（minimumFocalDistance）3、其他參數: 　視野FOV（FieldofView） 　像素pixel  　FOVmin=SS（Dmin/FL） 　如:SS=6.4mm，Dmin=8in，FL=12mmpixel=640*480 　則:FOVmin=6.4（8/12）=4.23mm4.23/640=0.007mm 　如果精度要求爲0.01mm，1pixels=0.007mm<0.01mm 　結論:可以達到設想的精度 七、工業相機傳感器尺寸大小： 1/4″:(3.2mm×2.4mm)；    1/3″:(4.8mm×3.6mm)； 1/2″:(6.4mm×4.8mm)；    2/3″:(8.8mm×6.6mm)； 1″:(12.8mm×9.6mm)； 八、光學放大率 放大率 光學放大率 影像大小相對於物體的放大率 β=y’/y =b/a =NA/NA’ =CCD相機元素尺寸/視場實際尺寸 電子放大率 電子放大率是用相機拍照成像在CCD上的像呈現在顯示器的放大倍數 顯示器放大率 顯示器放大率是被拍物體通過鏡頭成像顯示在顯示器上的放大倍數 顯示器放大率＝（光學放大率）×（電子放大率） 例子:光學放大率＝0.2X,CCD大小1/2（對角線長8mm）,顯示器14〃 電子放大率＝14×25.4/8＝44.45（倍） 顯示器放大率＝0.2×44.45＝8.89（倍）（1寸＝25.4mm） 視場 視場是鏡頭與CCD相機連接時物體可被看見的範圍大小 視場的大小是:（CCD格式大小）/（光學放大率） 例子:光學放大率＝0.2X，CCD1/2〃（4.8mm長，6.4mm寬） 視場大小:長＝4.8/0.2＝24（mm） 寬＝6.4/0.2＝32（mm） 原文來自：http://www.microvision.com.cn/gyjt/shuyu.html 本文轉自：https://blog.csdn.net/sloan6/article/details/38979219 發表評論 登录 所有評論 還沒有人評論，想成為第一個評論的人麼?請在上方評論欄輸入並且點擊發布. 相關文章 intelrealsense攝像頭標定教程（win10環境） intelrealsense攝像頭標定教程 準備工具 IntelRealSenseD400SeriesDynamicCalibrationTools print-target-fixed-width.pdf或者對應 Alex-Leung 2020-06-1512:47:10 基於消失點的相機自動標定 asyouseen,在一些場景下，比如交通監控、道路參數獲取、港口碼頭監控等，需要將相機架設在高處，此時，鑑於複雜的場景環境，基於傳統的相機標定方法--即鋪設標定板，利用張正友或者Tsai標定方法進行標定，是不現實的。

（通俗的說：總不 x王大宝w暴走兔 2020-07-0419:07:10 相機標定--雙像三維建模小軟件開發實例（二） 本程序的執行界面如下圖所示，只需要輸入標定板影像路徑，即可全自動完成相機的標定，得出相機的焦距和畸變係數。

圖1.相機標定程序運行界面 下面首先簡略介紹相機標定的原理，然後簡略介紹OpenCV的實現思路，最後詳細介紹帶UI的相機標定 怎么没暖气 2020-06-3011:05:36 使用iai_kinect2標定kinectV2相機 實驗背景：因爲需要製作bundlefusion需要的數據集，所以需要使用kinectV2相機獲取rgbd圖像，年前的時候在我的筆記本上安裝了libfreenect2庫和iai_kinect2，標定過一次kinecv2相機，然後使用kine CurrySerena 2020-06-3002:52:42 怎麼在ubuntu下裝ORB-SLAM2,並用單目攝像頭實時跑起來 最新的是ORB-SLAM2，https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2(支持單目、雙目和RGB-D接口,最好參照官網安裝)安裝必備軟件：爲了方便.最好先把要下載的庫先在windows下下載好(注意下載的版本) panxiying1993 2020-06-2823:06:53 最小二乘法——擬合平面方程（深度相機外參標定、地面標定） 1.最小二乘法 最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優化技術。

它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。

利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和爲最小。

最小二乘法還可用於曲線 HIIWAR_ZB 2020-06-2603:15:41 Python+OpenCV相機攝像頭標定，矯正畸變，實時輸出正常視頻流 搞了個攝像頭，拍攝有畸變，拍攝出的直線是弧線形狀，類似於魚眼相機，需要正常輸出，遂使用OpenCV進行相機標定 1、畸變參數的提取 大哥用MATLAB提取的畸變內參和畸變係數，用來矯正，我不會，此博客主要說參數的使用......（如有需要 曾某人啊 2020-06-2206:27:03 相機標定-透視變換矩陣(單應矩陣)計算：findHomography與getPerspectiveTransform區別 兩者聯繫： 都用於計算單應矩陣，即解一個線性方程組。

由於單應矩陣有8個未知數（3*3，其中第9個數爲1），所以至少需要4個點（每個點-x,y,提供2個約束方程）。

兩者區別： 1、計算方法不同：通過跟蹤源碼，發現getPerspe puqian13 2020-06-2115:59:57 利用MatLab+OpenCV進行相機畸變矯正 pre:     關於矯正的數學原理這裏不再贅述，可以參考openCV官方文檔和https://github.com/Nocami/PythonComputerVision-6-CameraCalibration 1.準備數據   Loganer 2020-06-2013:27:56 小覓相機的參數標定(相機IMU,相機內參,相機外參) https://blog.csdn.net/weixin_41821769/article/details/100712682 AndyCheng_hgcc 2020-06-2011:34:27 線程方程組SVD最小二乘法求解 奇異值分解（SVD）是計算機視覺領域中一種使用最爲廣泛的矩陣分解技術。

我們已經知道了一個矩陣A可以分解爲下面這樣一種形式：A=VDV'（1），這裏V是一個正交矩陣（AA'=I），V'代表V的轉置，D是一個對角矩陣，對角矩 走在乡间的路上 2020-06-1501:33:05 kalibr框架中關於錯誤異常的處理和打印提示 AndyCheng_hgcc 2020-06-0203:53:30 myntproductmodel:D1000-IR-120標定相機和IMU外參之二 CurrySerena 2020-05-1518:07:04 myntproductmodel:D1000-IR-120標定相機和IMU外參 CurrySerena 2020-05-1313:04:47 130萬像素的USB雙目攝像頭 tony2278 2020-05-1105:42:34 S Seehidre 24小時熱門文章 最新文章 事業單位考試考試【轉載】 CSDN博客PDF格式文件導出【轉載】 C++/C--lambda表達式與函數對象【轉載】 JAVA--位移運算符詳細分析【轉載】 VNC實現Windows遠程訪問Ubuntu16.04【轉載】 最新評論文章 Gitcommitmessage的自我修養 性欲強的學生妹~小微158.46.D+.21 加賴sw096388 TDISensorMarketSegmentationandForecastAnalysisupto2031 PositionSensitiveDiodeMarketKeyFuturisticTopTrendsandCompetitiveLandscapeby2031 今天，你開心嗎 cisco-tftp 批量檢測支付寶是否開通