机器视觉光学基础——放大率 视场角收藏

网友投稿 423 2024-01-11


今天跟大家讲解放大率和视场角这两个基础概念。一、放大率机器视觉行业里提到的镜头光学放大倍率通常是指垂轴放大倍率,即像和物的大小之比,计算方法如下:

机器视觉光学基础——放大率 视场角收藏

可见,光学放大倍率和所选相机芯片及所需视场相关如:已知相机芯片为2/3英寸(8.8mm*6.6mm),视场长宽为:10mm* 8mm如用长边计算,放大倍率=8.8mm/10mm=0.88x;如用短边计算,放大倍率=6.6mm/8mm=0.825x;此时应取小的倍率0.825x 作为待选镜头的光学放大倍率。

否则,短边视场将不能满足要求(若取0.88倍,则短边视场=6.6mm/0.88x=7.5mm<8mm)在实际工程项目中,通常无需长短边都计算经验的方法是:若视场接近于正方形或圆形,则取短边计算;若视场为长条形,则取长边计算。

另外,您还可能听到过电子放大倍率和显示器放大倍率两个名词他们与光学放大倍率相关却不相同,但三者常被混淆,故在此说明电子放大倍率是指当相机上的图片显示在屏幕上时的图像放大倍数如相机芯片是1/2英寸(对角线为8mm),显示屏是14英寸,则电子放大倍率= 14*25.4mm/ 8mm=44.45x.。

显示器放大倍率是指通过镜头在显示器上呈现的物体的放大倍率如已指镜头光学放大倍率为0.2x, 相机及显示器的电子放大倍率是44.5x, 则显示器放大倍率=光学放大倍率*电子放大倍率=0.2x*44.5x=8.89x。

二、视场角视场角 英文 fieldangle; angle of view; field angle; 又称:视场在光学工程中,视场角又可用FOV表示,其与焦距的关系如下:h = f*tan\[Theta];像高 = EFL*tan (半FOV)(EFL为焦距,FOV为视场角)

定义:1、视场角定义:视场角,即FOV,是衡量照相系统拍摄范围能力的标准。

由上述公式所知,视场角随着像高的增大而增大,随着焦距的增加而减小。(该公式仅适用畸变较小的情况,其中h是像高,f是镜头焦距)

1)在光学仪器中,以光学仪器的镜头为顶点,以被测目标的物像可通过镜头的最大范围的两条边缘构成的夹角,称为视场角视场角的大小决定了光学仪器的视野范围,视场角越大,视野就越大,光学倍率就越小通俗地说,目标物体超过这个角就不会被收在镜头里。

2)在显示系统中,视场角就是显示器边缘与观察点(眼睛)连线的夹角。例如在图二中,AOB角就是水平视场角,BOC就是垂直视场角。

2、视场角与焦距的关系焦距越短,视场角越大,放大倍率越小,拍摄范围越大,拍摄画面中的人越小。反之视场角越小,放大倍率越大,拍摄画面中人越大。

注:1/3CCD对角线为6mm

3、不同视场角镜头效果对比:下图是88度视场角镜头和60度视场角镜头效果对比,明显可以看出88度视场角镜头拍摄范围更大。

4、不同视场角镜头的实际应用:一颗85度广角镜头和一颗35度长焦镜头组成的双摄像头模组,可以通过双摄模组间的镜头进行切换,实现2X以上的光学变焦功能。视场角分类:视场角分物方视场角和像方视场角。

一般光学设备的使用者关心的是物方视场角对于大多数光学仪器,视场角的度量都是以成像物的直径作为视场角计算的如:望远镜、显微镜等而对于照相机、摄像机类的光学设备,由于其感光面是矩形的,因此常以矩形感光面对角线的成像物直径计算视场角。

也可以使用度量的方法获得视场角参数度量一般使用广角平行光管,因其形似漏斗,俗称:漏斗仪测量方法如图二在被测镜头的一端,查看广角平行光管底部玻璃平面上的刻度,读取其角度值,其最大刻度值即为该被测光学仪器的视场角。

被测镜头可能因焦距不同,导致肉眼不能观测到刻度可加入一片焦距适当的凸透镜作为辅助镜片察看测量结果测量时应沿光轴方向前后移动被测镜头,直至观测的角度最大,即为该被测镜头的视场角相机的测量方法同上,相机测量时可察看取景窗,因数码相机的液晶屏分辨率较低,可查看相机所拍之照片。

视场角与焦距的关系:一般情况下,视场角越大,焦距就越短以下列举几个实例:长焦距镜头视场角窄于40°,例如:镜头焦距2.5 mm,视场角为 45°左右镜头焦距5.0 mm,视场角为 23°左右镜头焦距7.5 mm,视场角为 14°左右。

镜头焦距10 mm,视场角为 12°左右镜头焦距15 mm,视场角为 8°左右按视场角将镜头分类:标准镜头:视角45度左右,使用范围较广;远摄镜头:视角40度以内,可在远距离情况下拍摄;广角镜头:视角60度以上,观察范围较大,近处图像有变形。

(文章来源于网络,如有侵权,请联系删文)

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:视觉缺陷检测的技术进步(实现自动化的缺陷识别)
下一篇:高精度双目视觉3D点云推动高阶智驾规模化量产落地收藏
相关文章

 发表评论

暂时没有评论,来抢沙发吧~