新购照相机的检测

2024-09-16

新购照相机的检测（精选4篇）

新购照相机的检测篇1

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新购照相机的检测

购入一部新的相机，回到家里才发现有损坏，要追究的话真是公说公有理、婆说婆有理，槌胸叫嚣也无补于事。本文指出29种检视相机的方法，肯定对你大有帮助。

当你决定购买一部相机时，有没有担心过会买到一部有问题的相机呢？你有怎样分辨究竟问题出在哪里呢？以下是一些简单的检查方法，不但对购买新相机时有用，亦一样有帮助。在店内选择时检查包装：完整无缺的包装并不保证里面的相机毫无问题；但明显破旧的包装，或没有说明书、保用证等，却显示相机可能有问题，最好留心。检查机身：一部全新的相机，机身是没有花损的痕迹；假如发觉有花损的情形，最好不要接受。检查镜头：和相机机身一样，镜头亦应该没有花损的痕迹，留意是否应该有镜头前盖及后盖。

装上电池：装上电池试用各项操作。传统单镜反光相机

假若你选择的是传统的单镜反光相机，可继续下列步骤，否则可由10开始。检查按钮：检查每个控制旋钮、推杆、光圈环等，侃侃有没有松脱或过紧的现象。

检查观景器：观景器内的指示灯及测光表指针正常地亮着及工作。按动快门：尝试不同的快门速度，虽然不能知道快门是否准确，但仍可以得到一个大概的了解。

检查光圈：装上镜头，选择一个慢快门速度（1/2~1/4秒），尝试不同的光圈，望远镜头内，每次按动快门时，都应该看到光圈叶收细及放大的动作，移动的话都应该是顺畅无阻的。检查对焦环：转动时应该顺畅无阻，并能由无限远到最近距离都可对焦。自动对焦之单镜反光相机检查LCD屏：虽然大多数的LCD屏在相机没有装上菲林时，都不能显示出所有资料，但局部的资料仍应可以显示出来。LCD屏应该清晰和稳定。检查观景器：LED指示冀模式显示应清晰稳定（除警告讯号外）；LCD资料亦应清楚易读。

尝试对焦：开动相机并选择自动对焦模式，找一些有足够反差的物料来对焦，看看相机进行对焦时，工作是否正常。试用：现代的自动对焦相机多数具备多项功能，你很难在器材店内一一尝试，而且没有装上菲林，很多相机都不会正常操作！因此，详细的检查工作只能留待以后进行；但卷片器应可以正常运作。

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网址: http:// 检查闪灯：这类相机大多数有内置闪光灯，应尝试试用，看看回电时间是否合理（少于10秒）假如电池是新的，但回电时间却过长可，便显示相机可能有问题。袖珍相机检查LCD屏：装上电池启动相机时，LCD应有清晰、稳定的资料。检查对焦：这类相机的对焦是否准确，很难看得出来；而拥有AF功能的，则绝大部分都有一些对焦完成指示，尝试以一些中等距离的景物来对焦，AF 指示灯应会亮起。变焦：有些袖珍相机拥有变焦镜，试用以下，看看变焦动作是否畅顺。闪灯：试把内置的闪灯充电，充电时间应在10秒以内；然后看看可不可以闪亮。购买后的试用不要及时填写保用证书：假如你回家后才发觉相机有问题，只要不是你错误弄坏的话，最直接的方法是那去更换另一部。详细阅读说明书：依着说明书来试用相机，很多时间并不是出在相机上，而是你使用不当。装上菲林：最好选择一些慢至中等（ISO50~100）感度的幻灯片菲林，来进行试用，原因是这些菲林会客观地反映出有关曝光的问题。检查菲林前卷情况：若是手动相机的换，先把回卷杆轻轻拉紧，再前卷菲林，看看回卷杆有没有转动；至于较新的内置马达卷片相机，多数在LCD屏上都会有指示检查ISO：留意有DX功能的相机，显示出来的DX数值是否和装上的菲林相同。但有些袖珍相机是不能使用低过ISO50的菲林的，那便不要装上这些菲林了。

接下来的检视工作较为重要，最好把有关的灯光条件、曝光资料及模式等记录下来。试验快门速度的稳定性：找一块大面积的纯色墙壁，最好是室外没有直接阳光照射到的地方；把相机安装在三脚架上，距离约10尺的地方上。装上一卷低至中速菲林，然后用不同的快门速度来拍摄一系列照片。可由相机的最高速度开始（例如1/2000秒），根据测光表的指示来定光圈，逐格改变快门速度来拍摄，若光度太强或太弱，可另找地方或等待别的日子，总之务求可以使用最高快门和尽量多用不同的速度。上表是一个光圈和快门配合的例子。

把冲好的底片作比较，不同的格数应该有大致相同的密度，这表示相机的快门速度可算是稳定；若某一格特别深或浅，这显示这格快门速度会有问题（亦可能是镜头光圈叶的收放有问题，这种情形多在细光圈时发生。试验曝光程度：若你买的是AF单镜反光相机，而它又可进行手动控制的话，则只需照第24项的方法来进行。若相机只有程序式曝光控制，则需应用“偏移程序”来改变快门速度，甚至要配合不同的日子来进行拍摄。若连“偏移程序”都没有，则只好靠在不同的时间来拍摄；当然效果没有那么好，但仍可以得到一些可作参考的结果。

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网址: http:// 测试AF单镜机的自动对焦功能：在墙上贴上一张报纸，用一个黑胶纸在报纸中央垂直贴上；把相机装在脚架上；从45º角侧面对着报纸，并以黑胶纸为中心，进行自动对焦；把光圈校至最大，然后拍几张照片；把拍好的照片细心观察，最好用10X放大镜，看看真正清晰的地方是否是黑胶纸；若不是的话，相机的对焦系统便有问题。试验镜头：找各种不同的距离，不同种类、不同光线条件的东西来拍摄一批照片，尽量在拍摄时使用较大的光圈；细心分析拍摄到的照片的质素、清晰度、色彩、反差等，看看有没有太大的问题。填写保证卡：若以上各项试验都没有大问题，便可填好保用证。退货：否则应尽快把相机那去卖机的店家或去总代理处检查，最好连同有关的底片或照片一起送去。

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新购照相机的检测篇2

作为计算机视觉的基础课题,运动目标检测在视频监控中有着广泛的应用。由于视频监控通常采用静止的相机,因此一条直观的运动目标检测思路[1,2]就是将输入图像与不含运动目标的参考图像( 即背景图像)求差分,然后利用差分将图像中的像素分为目标或者背景。为了更为准确地处理图像噪声,文献[3]使用单个高斯分量建模每个背景像素的亮度分布。基于噪声与时间无关的假设,高斯分量的参数通过一序列静态背景图像训练得到。而后认为概率值低于预设阈值的像素即为运动检测结果。可是,在许多户外场景中,背景并非完全静态的,比如风吹动的树枝、水面的波纹、雪花等自然现象。在这些场合,每个像素的亮度分布通常是多模态的,难以用单个高斯分量描述。因此,研究人员相继提出了混合高斯模型[4,5,6]及非参数背景模型[7,8]。文献[4]利用混合高斯模型对每个像素进行建模,并使用一种逼近的在线算法对模型进行更新,该方法对渐变的背景具有很好的适应性。在文献[7]中,核密度估计方法被用来对每个像素进行建模,其中每个像素均涉及到两种模型,即选择性更新的短时模型与随时更新的长时模型,而后应用一个概率阈值分割出相应的前景目标。此外,还有研究人员利用Winer滤波[10,11]或者Kalman滤波[10,11]预测动态背景的亮度值。这些预测的优势在于能够学习重复的纹理模式,因而即使运动目标的亮度分布背景相似,它们仍能被检测出。文献[12]虽然能够快速检测出运动目标,但其只能在相机静止情形下适用。

虽然上述方法可以很好地适应背景的渐变变化,但是,当场景中存在频繁的相机抖动时,这些方法的性能会大打折扣。如图1 所示,在强边缘附近存在大量的虚假检测,这是因为相机的频繁抖动会引起这些区域像素的亮度发生快速变化,而传统的统计建模方法难以将这类变化与运动目标导致的图像变化区分开来。尽管通过相机运动补偿来配准图像可以克服该缺陷,但是,相机运动估计及补偿会极大地增加算法的复杂度。因此,本文提出一种新的运动检测方法,其无需相机运动补偿配准图像的过程,且仍能在相机频繁抖动的情形下表现出不错的性能。传统的统计建模方法主要是对亮度/彩色分布进行建模,而本文提出的方法是对运动的分布进行建模。此外,本文的方法仅需少量的存储开销且拥有较快的运行速度。

(与均匀区域C相比,强边缘附近B存在大量的虚假检测)

2 算法

2. 1 概念

将背景图像与第t帧输入图像分别记为b ={ b( x) | x∈S} 与I = { I( x,t) | x∈S} ,S为图像中像素坐标集合。对灰度图像序列而言,b( x) 与I( x,t) 表示0~255 之间的标量,而对于彩色图像而言,b( x) 与I( x,t) 为( 0,0,0) 至( 255,255,255) 之间的向量。

运动目标检测的目的就是估计一幅二值的标记图像Lt={L(x,t)|x∈S},其中L(x,t)表示第t帧像素x是否对应着运动目标。在简单的背景相减中,L(x,t)可通过对差分结果‖I(x,t)-I'‖进行阈值分割得到,其中,I'通常为背景图像b或者先前的图像It-1,背景图像b可通过在时域上进行中值滤波获得。而在以统计建模为基础的背景相减中,背景像素通常被建模为似然概率密度函数:P(I(x,t)|L(x,t)),然后将其值与预设的概率阈值进行比较实现运动检测,此概率密度函数可建模为单个高斯分量、混合高斯或者核密度估计。

2.2具体思路

如前所述,相机的抖动可通过相机运动补偿来移除,然而这样会极大地增加算法的运算复杂度。因此本文算法的目的是在无需相机运动补偿的前提下实现频繁抖动相机下的运动目标检测。

传统的运动检测算法往往使用像素的亮度/彩色特征,本文提出通过分析像素的运动特征来进行运动检测。尽管对于图像序列而言存在多种多样的运动特征可供使用,但是最简单而意义最直观的运动特征为背景相减获得的二值结果,也就是Lt。

如图2 所示,像素的运动特征依赖于像素处于图像中的位置,例如像素B与C。由于像素B处于强边缘附近,差分结果‖I( B,t) - b( B)‖ 较大,进而导致虚假检测。而对该视频进一步分析,可以发现,在相机频繁抖动的情形下,在像素B上检测到运动的概率约为0. 5,换言之,L( B,t) 在时间上的平均值约为0. 5。对于像素C,其处于均匀区域上,在没有运动目标时,其差分结果较小,不会导致虚假检测,因而L( C,t) 在时间上的平均值几乎为0。由此,像素B和C上的真实的目标运动检测可通过分析两种运动分布来实现。

具体地,第t帧的真实目标运动检测为:前w帧的运动特征平均值要显著高于从训练序列中获得的运动特征平均值,其中表示训练过程中得到的二值结果。由于随着M增大,存储的开销也会迅速增加,因此,可预先计算的平均值并记为

其中,M是训练图像的数量。如图2 所示,A图像包含了背景的平均运动特征,其在强边缘附近的值较大,而均匀区域的值较小。同时,假如M足够大,即使训练序列中含有运动目标,但其对于A图像的值几乎不会产生影响。

类似地,第t帧观测到的前w帧的运动特征平均值可定义为

由图2 所示,O图像在强边缘附近的值较大,这是因相机抖动导致的,同时在含有真实目标运动的区域,其值也较大。因此,一种新的运动检测结果可以通过对O图像与A图像的差分进行阈值分割来得到,其在很大程度上移除了因相机频繁抖动导致的虚假检测,公式如下

其中,τ为阈值。为了适应场景的变化,A图像还需进行更新,更新过程如下

其中,α 为更新参数,其值处于0 至1 之间。此外,用于计算L的背景图像b也需进行类似的更新。

算法的具体步骤( 伪代码) 如下:

3 实验结果

为了验证所提出的方法,接下来将采用室内及室外包含频繁相机抖动的图像序列进行测试。实验参数设置为 τ1= 35,τ = 0. 5,M = 300 以及w = 30。在此,将提出的算法与混合高斯模型[5]及核密度估计技术[7]进行比较。为了便于比较,对二值检测结果均不进行形态学滤波等后处理工作。

两个序列分别为人行道场景及羽毛球馆场景,两个场景均存在频繁的相机抖动。如图3 所示人行道场景,3b为混合高斯检测结果,3c为核密度估计检测结果,可以看出,以上两种技术无法处理相机的频繁抖动,因而强边缘附近均存在大量的虚假检测,而这些在本文算法的检测结果3d中都得到了极大的移除。与此类似,对于图4 所示的羽毛球馆场景,本文算法对相机频繁抖动的处理效果明显优于混合高斯模型及核密度估计技术。

此外,本文算法仅需很低的存储开销,但具有较快的运行速度。对每一个像素,O与A分别需要一个浮点数,存储L[·]需要w/8 byte,这远低于高斯混合模型及核密度估计技术所需的存储开销。同时,在双核2G CPU / 1 Gbyte RAM的PC上,对于320 × 240 的图像序列而言,本文算法在MATLAB上运行速度约为20 f / s( 帧/ 秒) 。

4 结论

为了处理相机频繁抖动下的运动目标检测问题,本文提出了一种新的方法,其利用场景的运动分布,而不是亮度/彩色分布,并且无需相机运动补偿过程。该方法累积两种运动分布: 一种是较长时间范围内的运动分布,其对应着背景的运动; 另一种是较短时间范围内的运动分布,其既有目标的运动又有背景的运动。通过对这两种运动分布求差分并进行阈值分割,即可得到最终的运动目标检测结果。实验证实该方法可有效处理相机的频繁抖动,且运算速度快,存储开销低。

摘要：为了区分相机抖动导致的图像运动与真实目标导致的图像运动,提出一种新的算法,其分析了两类运动分布,而不是亮度/彩色分布。一类运动分布是长时间范围建立起来的,其仅包含背景运动。另一类运动分布是短时间范围建立起来的,既包含背景运动也包含目标运动。最终通过对这两类运动分布的差分进行阈值分割实现运动目标检测。该算法运行速度快,且内存开销低,实验表明其在有着频繁相机抖动的室内及室外场景中表现出优异的性能。

关键词：图像处理,背景相减,目标检测,运动分布,相机抖动

参考文献

[1]代科学,李国辉,涂丹,等.监控视频运动目标检测减背景技术的研究现状和展望[J].中国图象图形学报,2006,11(7):919-927.

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[5]STAUFFER C,GRIMSON W E L.Learning patterns of activity using real-time tracking[J].IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence,2000(22):747-757.

[6]ZIVKOVIC Z,VAN DER HEIJDEN F.Efficient adaptive density estimation per image pixel for the task of background subtraction[J].Pattern recognition letters,2006,27:773-780.

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新购仔猪的饲养管理篇3

1 做好仔猪购买前的准备工作

在准备购进仔猪前，先将栏舍清除干净，尤其是发生过疫病的栏舍，应进行彻底消毒。消毒可根据病原选用2%的烧碱水、2%～10%的来苏儿或10%的过氧乙酸等。

2 了解所购仔猪的基本情况

在购买仔猪时应问清仔猪以前喂料的种类、饲喂次数及时间。仔猪刚买回时喂料量对其生长发育影响很大，如果喂料过多，容易造成消化不良、下痢等胃肠疾病，如果料体供给不足又会因饥饿发生应激反应，影响健康生长。所以新购仔猪4-5天要限饲，少喂勤添，一昼夜喂6-8次，以后逐渐减少饲喂次数，日投料量控制在原日粮的70%左右，经4-5天的限饲后再逐渐增加，可以根据具体情况投料。

2.1 观察仔猪采食情况

喂仔猪第二顿时要先看饲槽内饲料情况，如果饲槽内仅有一点碎料沫，没有成小堆粉料或颗粒饲料，说明上次喂料量适中;如果看到饲糟中有剩料，说明上次喂量太多，本次应减量，将剩料清除。

2.2 看仔猪排粪状况

如果圈内由少量零性粪便呈黄色，粪内有饲料颗粒说明有个别猪食过量，投料应比上次减少20%左右;如果发现粪便呈糊状，淡灰色，并有零星呈黄色，粪内含有未消化饲料，这是仔猪要下痢的预兆，应停食一顿。如果粪便是糊状、绿色，粪内混有脱落的肠粘膜等，要停食两顿，第三顿只在槽底撤少量饲料，逐步增加投料，3天后恢复到常量。

2.3 看仔猪活动情况

喂食前仔猪听到响声蜂拥而至，叫声不断，说明饥饿，可多喂点饲料;给料十分钟左右，槽内饲料被抢食一空，仔猪不回窝，在槽边拥挤张望，说明料不足，可以再投一些;有时仔猪在喂料前也未到槽边，且叫声小而弱，不慌张，说明不太饿，可以少投些料。

3 搞好仔猪饮水和饲喂

买进仔猪第一天，先喂给1次0.1%的高锰酸钾水溶液，或在饮水中加入抗生素，并坚持供给充足的清洁饮水。饮水后，让仔猪自由活动、排尿和大便。待其寻食时，投给其适量喜饲的青绿多汁饲料或颗粒性饲料，以后再逐渐添加精饲料，以仔猪7-8成饱为宜。等仔猪完全适应以后，再让其自由采食。

4 防止仔猪发病

在仔猪饲料中添加强力霉素，每日每头添加0.4-0.8g，防止仔猪下痢。同时，为增强仔猪胃肠适应能力，可在饲料中添加酵母粉或苏打片。

5 搞好疫苗注射

经7-10天的观察，在确定仔猪一切正常的情况下，可给未经预防接种的仔猪进行猪瘟、猪丹毒、猪肺疫等疫苗免疫。

6 进行仔猪驱虫