图像处理

常规的鱼眼镜头有哪些类型？能做什么？在工业大视场监测场景里，常规鱼眼镜头是 “解决‘多设备拼接、盲区漏检’的关键”—— 有人用普通定焦镜头拍车间全景，需 6 台相机拼接，拼接处盲区漏检率超 30%；有人监测圆形仓储，面阵相机无法覆盖弧形区域，货架死角频发；还有人在高危车间用普通镜头，因防护不足导致设备损坏。其实常规鱼眼镜头不是 “单一广角款”，按 “视场范围” 和 “功能适配” 能细分 4 大核心类型，每类都对应不同大视场监测需求。今天拆解这 4 类镜头，结合工业案例说明 “每种类型能做什么、适合什么场景”，帮你避开 “拼接繁琐、盲区多、适

2020年多媒体应用设计师考试上午真题【 1 】、媒体又称为传播媒体、传媒或媒介，是指传播信息的（）。A、过程　　B、技术　　C、能力　　D、载体

PPT太丑？用InDesign制作电影级的交互式在线演示文档本文旨在解决传统演示软件（如PowerPoint、Keynote）在制作商业提案、设计报告时，普遍存在的模板化严重、视觉表现力不足、动态效果廉价的核心痛点。我们将介绍一套常被设计师们“误解”或“忽略”的“降维打击”工作流，核心是利用印刷排版软件 Adobe InDesign 强大的版式控制、动画与交互功能，来创建电影级的动态演示文稿，并通过其在线发布 (Publish Online) 功能，一键生成可在任何浏览器中流畅访问的网页版交互式文档，从而极大地提升提案的专业度与视觉冲击力。

系统提示的“消亡”？上下文工程正在重新定义人机交互规则随着AI进入Agent时代，构建语言模型的焦点正从“为提示找到正确的词语和短语”转向“什么样的上下文配置最有可能产生期望的模型行为？”这一转变标志着提示工程（Prompt Engineering）正在自然演进为上下文工程（Context Engineering）。本文我将从技术视角剖析上下文工程的核心逻辑，希望能帮助到各位。

图像处理踩坑：浮点数误差导致的缩放尺寸异常与解决办法还记得本科时《计算方法》第一节就是误差，现在真是时常想不起来这个常见的bug。当一个数的精确值无法用有限位数的数字（比如十进制小数、二进制浮点数）完全表示时，需要通过 “四舍五入”“进一” 或 “去尾” 等方式保留部分位数，由此产生的误差就是舍入误差。

VS2026+QT6.9+opencv图像增强（多帧平均降噪）（CLAHE对比度增强）（边缘增强）（图像超分辨率）目录一、前言二、代码详解三、gitee完整项目下载本方案使用于医疗设备X射线穿透，探测器获取16位灰度图像产生的随机噪声，方法是一次获取多帧图像并求平均来消除这种随机噪声，并做简单的预处理。

算法打盹中

计算机视觉：基于 YOLO 的轻量级目标检测与自定义目标跟踪原理与代码框架实现YOLO（You-Only-Look-Once）目标检测框架是一种卷积神经网络（CNN）模型，能够通过单次图像处理提取多类物体的所有边界框。2015年发表的论文《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》在计算机视觉领域产生了深远影响，其相较于先前的检测框架，可提供更精准且高效的检测推理性能。在YOLO出现之前，主流的检测框架为基于区域的CNN（R-CNN），该框架需为单张图像提取多个候选区域，并对每个区域执行前向传播。与之不同，YOL

【图像处理基石】暗光增强算法入门：从原理到实战（Python+OpenCV）大家好！最近很多朋友问我“夜间拍照模糊看不清怎么办”“监控画面太暗怎么调亮”，其实这些问题都能通过「暗光增强算法」解决。今天就带大家从0入门，搞懂暗光增强的核心逻辑，还会手把手教你用Python实战，新手也能跟着做～

K230基础-获取触摸坐标🎯 本章目标：掌握在 K230 开发板（如 CanMV-K230）上通过 I2C 接口获取触摸屏坐标的方法，学会使用 touch 模块或 I2C 协议读取 X、Y 坐标与触摸状态，实现触摸交互功能，为构建图形用户界面（GUI）打下基础。

人类发明了工具

【三维重建-对极几何】极线约束（Epipolar Constraint）极线约束（Epipolar Constraint）描述了两幅图像中对应点之间的几何关系。对于两台相机拍摄的同一个三维点 P P P，它在两张图像中的投影 p p p 与 p ′ p' p′ 满足以下关系：

【图像处理基石】GIS图像处理入门：4个核心算法与Python实现（附完整代码）最近在项目里需要处理遥感影像、电子地图这类GIS数据，踩了不少“入门坑”后，整理了这篇偏向实操的入门博客——从工具搭建到核心算法实现，全程用Python代码落地，适合快速上手。

iPhone 17 Pro Max 的影像升级全解：从长焦、前置聊到 ProRes RAW今年的 iPhone 17 Pro 真的是一个影像大年，影像模组和软件功能都得到同步升级，比如广角、超广角和长焦终于都升级到了 4800 万像素的融合式版本，前置影像也升级到了 1800 万像素的 Center Stage 方形传感器。

【论文学习】2025年图像处理顶会论文2025年8月18日发表在arXiv上SIS挑战赛：CVPR 2025基于事件的视觉研讨会时空实例分割竞赛

多目标识别YOLO :YOLOV3 原理YOLO 的全称是 You Only Look Once，是一种单阶段（one-stage）的目标检测算法。其核心思想是将目标检测任务作为一个回归问题来处理，只需“看”一次图像（通过一个神经网络）就能预测出图像中所有目标的边界框和类别概率。

【计算机视觉】分水岭实现医学诊断目录一、引言二、分水岭算法（一）模拟浸水过程（二）模拟降水过程（三）过度分割问题（四）标记分水岭算法三、分水岭医学诊断案例分析

常规可见光相机在工业视觉检测中的应用在机器视觉检测领域，紫外、红外、偏振相机常被贴上 “专业神器” 的标签，而常规可见光相机（光谱范围 400-700nm，与人眼视觉一致）却容易被忽视 —— 但实际上，它是工业检测中 “出场率最高、适配场景最广” 的基础工具。无论是手机壳的划痕检测，还是螺栓的尺寸测量，抑或是流水线的零件定位，80% 的工业视觉需求都能靠它解决。今天拆解常规可见光相机在机器视觉检测中的 5 大核心应用场景，结合技术方案与落地案例，帮你搞懂 “为什么它是工业检测的‘入门标配’，又能在哪些场景发挥最大价值”。

【QT常用技术讲解】multimedia实现指定分辨率打开摄像头摄像头是很常见的外设，本文分享的是通用QT自带的多媒体模块来操作摄像头，本应用支持选择摄像头，选择摄像头的分辨率，打开/关闭摄像头。

工业视觉检测里的 “柔性” 是什么？在工业生产中，“多品种、小批量” 已成常态 —— 今天测手机玻璃，明天换平板盖板；上午检 20mm 螺栓，下午换 15mm 螺母。但传统视觉检测常陷入 “换产品就卡壳” 的困境：换个零件型号，就得重新调相机参数、改算法、换夹具，少则半天、多则 3 天，严重拖慢生产节奏。而 **“柔性视觉检测”**，正是解决这一痛点的关键 —— 它能快速适配不同产品、不同缺陷类型，甚至不用人工干预就能完成切换。今天用通俗语言拆解 “柔性” 在工业视觉检测中的具体含义，结合案例让你搞懂 “为什么柔性检测能适配多品种生产”。

不同光谱的工业相机有哪些？能做什么？在工业检测中，“看得到” 只是基础，“看对光谱” 才能精准识别缺陷 —— 比如普通可见光相机看不见 PCB 板的隐性焊锡缺陷，而红外相机能靠温度差异轻松捕捉；可见光相机查不出食品包装的 UV 防伪标记，紫外相机却能清晰识别。不同光谱的工业相机，就像拥有 “不同视觉能力” 的检测工具，针对不同场景解决 “看不见、判不准” 的难题。今天按光谱类型拆解 4 类主流工业相机，结合 12 个落地场景，帮你搞懂 “哪种光谱相机适合你的检测需求”。

第三十八章 ESP32S3 SPIFFS 实验上一章实验中已经成功驱动 SD 卡，并可对 SD 卡进行读写操作，但读写 SD 卡时都是直接读出或写入二进制数据，这样使用起来显得十分不方便，因此本章将介绍 SPIFFS， SPIFFS是一个用于 SPI NOR flash 设备的嵌入式文件系统，支持磨损均衡以及文件系统一致性检查等功能。通过本章的学习，将学习到 SPIFFS 的基本使用。本章分为如下几个小节： 38.1 SPIFFS 简介 38.2 硬件设计 38.3 程序设计 38.4 下载验证