如何找到每米的像素[关闭]

Question

我有一个静态相机，我通过它专注于被覆盖的区域，相机的总覆盖区域是

length 78.7 cm
width 102.1 cm
heigh 118.5 cm

我的图片尺寸是800 * 480

现在在总覆盖区域中，我有另一个盒子，其

length is 22.6 cm
width is 25.6 cm
height is 24 cm

我想知道我每米有多少像素。我正在使用

的公式

m/pixels * 0.39 但它没有给出确切的答案。

Answer 1

许多制造商使用每米像素作为衡量视频监控图像质量的指标。例如，您需要大约 130 ppm 才能获得足够的细节来准确识别面部细节和识别车牌。

要计算像素密度（每米像素），您需要图像或视频源的水平像素数以及您正在查看的场景的宽度（以米为单位）。

因此，

ppm = ImageWidth（以像素为单位）/视野（以米为单位）

为特定场景计算 ppm 的最简单方法是将相机指向要计算 ppm 的位置，然后将图像的像素数除以相机在该场景中的视场距离（以米为单位）具体点。请注意，此测量值不会在相机的垂直轴上保持不变。图像的每一行都有不同的像素密度。

如果你校准相机，理论上你可以做这些计算，因为你可以提前知道视野的宽度，但它有点复杂。

Answer 2

您的静态相机将具有决定焦距（f 值）的特定固定镜头尺寸。这意味着沿着景深有一个特定的理想焦点，这个 2D 焦点平面将形成一个抛物线形状，与镜头的形状和大小成正比，因为镜头大小和 FOV 彼此成反比，所以您的镜头越大镜头尺寸，FOV 小，正如有人已经提到的那样，焦点从焦点区域的中心点向各个方向向外减小（想想多普勒效应）这就是为什么我们倾向于在图像/视频的角落找到模糊像素的原因焦点平面前景/背景之外的对象。

这是一个用数学来解决的漂亮问题。

因此，通过计算斜边的长度与直角三角形的高度，您可以知道焦点与图像传感器显示的最外侧像素之间的焦距差异，因为您应该知道相机的分辨率您可以从各个方向的中心计算像素密度的损失。

我觉得可能有一个看起来很干净的公式可以用那个狡猾的狗 Pi 来计算这个，但我不会被打扰。

您可能会发现这对于第 1 步很有用： https://www.omnicalculator.com/math/right-triangle-side-angle

用上面的计算器：

hypotenuse = C = 从相机到最外层像素捕获的距离

三角形的高度 = b = 相机到焦点（照片中心）的距离

FOV 角度的一半 = α（您可以对每个像素的垂直和水平 FOV 执行此操作，例如 2MP - 1920 x 1080 参考点）

每个镜头尺寸都有特定的垂直和水平 FOV 角度。

这将允许您计算场景中对象的哪些部分处于完美对焦范围内，从而保留最密集的像素。

PS 如果您想要科学准确，则需要为图像传感器上的每个像素计算此值（计算传感器上的像素密度）例如。镜头玻璃的质量也会影响因素，只是不确定在哪个方面。

场景中物体的颜色、大气条件和场景中的勒克斯级别将允许相机的光波长可变，也会影响捕获的像素密度。

最后，因为您要计算捕获的分辨率与显示的分辨率的最终转换，您的显示媒体会影响实际性能。

实际上，除非您测量从传感器上的像素到物体点的每个像素路径的每一个距离，否则您无法确定地判断。

让我们知道进展如何。我也可能完全错了哈哈

Answer 3

除非您知道到被捕获对象的距离，否则您无法计算每米的像素数。 10 米外的物体每米的像素比 1 米外的物体少。您可以准确计算的只是相机视野每度的像素数。

即使您将相机对准平坦的墙壁，相机到墙壁的距离也会随着入射角的变化而变化，因此墙壁中间的距离会比到角落的距离更接近相机的墙。这可以使用一些简单的三角函数来计算。