相机

摄影入门：相机基本参数解析目录1. 前言2. 相机参数解析2.1 光圈2.2 快门速度2.3 感光度（ISO）2.4 焦距2.5 对焦模式

社会零时工

【python】基于pycharm的海康相机SDK二次开发这段代码基于python开发的，用了opencv的一些库函数。实现了一个完整的海康机器人相机管理工具，支持多相机连接、参数配置、图像采集和实时显示功能。目前USB相机测试无误，除了丢一些包。

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【OpenCV】双相机结构光成像与图像交叉融合实现【python篇】下面我将详细介绍如何使用Python实现双相机结构光成像系统及其图像交叉融合技术。这个系统通常用于三维重建、工业检测等领域。

【Unity】相机 Cameras主要介绍官方文档中相机模块的内容。关于“9动态分辨率”，这部分很多API文档只是提了一下，具体细节还需要自己深入API才行。

中达瑞和-高光谱·多光谱

高光谱成像相机：基于高光谱成像技术的玉米种子纯度检测研究种子纯度是衡量种子质量的核心指标之一，直接影响农作物产量与品质。传统检测方法（如形态学观察、生化分析）存在耗时长、破坏样本、依赖人工等缺陷。近年来，高光谱成像技术因其融合光谱与图像信息的优势，成为无损检测领域的研究热点。中达瑞和作为国内高光谱成像设备的领先供应商，可实现国产替代，助力科研院校进行高光谱成像领域的研究和探索。本研究基于高光谱相机，结合图像熵特征与机器学习算法，实现了多品种玉米种子的快速纯度识别。

社会零时工

【海康USB相机被HALCON助手连接过后，MVS显示无法连接故障。】在Halcon里使用助手调用海康USB相机时，如果这个界面点击了【是】那么恭喜你，相机只能被HALCON调用使用，使用MVS或者海康开发库，将查找不到相机解决方式：右键桌面【此电脑】图标 ->选择【管理】 ->选择【设备管理器】，或者任务栏搜索里搜索【设备管理器】。

（一）视觉——工业相机（以海康威视为例）工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。

halcon 连接相机点击'助手'→打开新的或点击进入相机界面，点击’自动检测接口‘点击’连接‘，后点击’实时‘，图形窗口会实时显示

工业视觉相机选型指南：从参数到品牌对比在工业视觉系统中，相机是核心传感器，其选型直接影响成像质量、检测精度和系统稳定性。本文从关键参数、主流品牌特性、应用场景适配及选型步骤四个维度，深度解析视觉工程师如何选择工业相机。

海康相机连接测试-极简版海康机器人官网下载软件软件下载地址先下载客户端测试连接按照你的相机的类型选择客户端安装完毕后，确保USB线插的是3.0的端口软件会自动识别相机型号在上方有播放按钮，可以采集图像信息显示

尼康VR镜头防抖模式NORMAL和ACTIVE的区别（私人笔记）

少年的云河月

OpenHarmony Camera开发指导（四）：相机会话管理（ArkTS）相机在使用预览、拍照、录像、获取元数据等功能前，都需要先创建相机会话。相机会话Session的功能如下：

少年的云河月

OpenHarmony Camera组件简介在当今数字化时代，相机功能已成为各类应用的标配，无论是记录生活点滴、分享精彩瞬间，还是为专业创作提供支持，都离不开强大的相机功能。OpenHarmony系统下的 Camera组件为开发者提供了一套完备的相机开发解决方案，助力打造功能丰富、体验卓越的相机应用。应用通过Camera组件访问和操作相机硬件，实现基础操作，如预览、拍照和录像；还可以通过接口组合完成更多操作，开发更丰富的功能，如控制闪光灯和曝光时间、对焦或调焦等。

相机回调函数为静态函数原因在注册相机SDK的回调函数时，是否需要设置为静态函数取决于具体SDK的设计要求，但通常需要遵循以下原则：

机器视觉知识推荐、就业指导

相机光学中一些疑难问题的解释工业机器视觉系统广泛应用于自动化生产、质量控制、物体检测等领域，而光学原理和镜头选择是确保其精准度和高效性的关键因素。

【ISP】AF自动对焦自动对焦方案主要有两种：主动式对焦：通过TOF、双目进行主动测距，然后使用tuning数据进行对焦。被动式对焦：利用sensor内容+算法进行对焦。

妄想出头的工业炼药师

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Flutter 学习之旅之 flutter 在 Android 端进行简单的打开前后相机预览 / 拍照保存目录Flutter 学习之旅之 flutter 在 Android 端进行简单的打开前后相机预览 / 拍照保存

探究高空视频全景AR技术的实现原理笔者认为现阶段AR技术的应用是还是比较坑爹的，大都是噱头多但是实用的成分少，拿出来做做DEMO是可以，但是难以在实际的项目中落地产生实际的经济价值。一方面是很难在业务上难以找到合适的应用场景（可能管线相关的项目算一个），另一方面技术上也存在一些难以突破的问题。不管是手持设备还是AR眼镜，这些比较适合AR的硬件性能还是太弱了，导致其重建的空间信息与现实部分的空间信息存在较大的差距，这样的话就谈不上对现实的增强了。