500万USB摄像模组|800万USB摄像模组|宽动态摄像模组|低照度摄像模组

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镜头

镜头是将拍摄景物在传感器上成像的器件，相当于相机的“眼睛”，通常由由几片透镜组成，光线信号通过时，镜片们会层层过滤杂光（红外线等），所以，人脸识别摄像头，镜头片数越多，成像就越真实

光圈

光圈由镜头中几片极薄的金属片组成，可以通过改变光圈孔的大小控制进入镜头到达传感器的光线量。光圈的值通常用f／2．2、f／2．4来表示，数字越小，光圈就越大，两者成反比例关系。

它的工作原理是，光圈开得越大，通过镜头到达传感器的光线就越多，成像画面就越明亮，反之画面就越暗。因此，在夜拍或暗光环境下，摄像头，大光圈的成像优势就更明显。

除了控制通光量，光圈还具有控制景深的功能。生活中，我们时常会看到背景虚化效果很强的照片，不仅突出了拍摄焦点，还具有很唯美的艺术感，而这就是所谓的景深。光圈开的越大，景深越小，背景虚化效果就更明显。

100万像素720P高清USB摄像头，UVC，MJPEG支持OTG安卓手机

深圳一念间数码科技告知您，如何分辨真假模拟摄像机模组

在模拟摄像机模组模组群体中，已出现了一些价格便宜并且宣传具有高清功能的产品，1080P摄像头，那么此类产品与***级高清网络摄像机模组区别在哪里呢？这个问题，可能是市场上很多用户与工程集成商很想了解的。

其实，很多便宜的号称模拟摄像机模组只是模拟摄像机加上网络模块将视频图像编码到720P分辨率输出，而真正的高清网络摄像机模组的含义远远不止于此。另外，有的高清网络摄像机模组是以静态图像像素来宣传而不是以动态视频分辨率来宣传，如500万像素的摄像机模组，实际上只可以抓拍几张500万像素的图片，其动态视频图像分辨率一般也只有百万像素。甚至有些厂商以D1分辨率冒充高清，这需要采购者谨慎选购。

从成本和应用角度看，价格较低的模拟摄像机模组一般采用低端的处理芯片和COMS感光器件，成像效果很差。同时，价格较便宜的模拟摄像机模组功能简单，一般多为一些规模较小实力不强的厂商在原厂方案的基础上稍加修改而来，不能提供更为***的服务和支持。而***功能较齐全的模拟摄像机模组厂商花费了较多精力进行深入开发，可满足不同层次的客户需求，有完善的产品质量检测技术能力。同时，960P摄像头，在软件上也能提供较为完善的服务和支持，比如完整的高清解决方案、客户端软件、小型平台软件、能对接电信级监控平台等等。

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MATLAB人脸识别程序

ProjectedImages = [];

Train_Number = size(Eigenfaces，2);

for i = 1 : Train_Number

temp = Eigenfaces'*A(:，i); % 将每个样本投影到特征空间

ProjectedImages = [ProjectedImages temp];

end

%%%%%%%%%%%从测试图片中提取PCA特点

InputImage = imread(TestImage);

temp = InputImage(:，:，1);

[irow icol] = size(temp);

InImage = reshape(temp'，irow*icol，1);

Difference = double(InImage)-m;

ProjectedTestImage =

Eigenfaces'*Difference; % 将待测样本投影到特征空间

%%%%%%%按照欧式距离取小的原则得出匹配的人脸

Euc_dist = [];

for i = 1 : Train_Number

q

= ProjectedImages(:，i);

temp = ( norm( ProjectedTestImage - q ) )^2;

Euc_dist = [Euc_dist temp];

end

[Euc_dist_min ， Recognized_index] =

min(Euc_dist);

OutputName =

strcat(int2str(Recognized_index)，'.jpg');

3 MATLAB软件程序编写

3.1.创建图片数据库

function T =

CreateDatabase(TrainDatabasePath)

%%%%%%读取训练库路径，并统计样本个数

TrainFiles = dir(TrainDatabasePath);

Train_Number = 0;

for i = 1:size(TrainFiles，1)

if not(strcmp(TrainFiles(i).name，'.')|strcmp(TrainFiles(i).name，'..')|strcmp(TrainFiles(i).name，'Thumbs.db'))

Train_Number = Train_Number 1; % Number of all images in the training

database

end

end

%%%%%%%%将2维图像转化为一维向量

T = [];

for i = 1 : Train_Number

% I h***e chosen the name of each image in

databases as a corresponding number. However， it is not mandatory!

str = int2str(i);

str = strcat('﹨'，str，'.jpg');

str = strcat(TrainDatabasePath，str);

img = imread(str);

img = rgb2gray(img);

[irow icol] = size(img);

temp = reshape(img'，irow*icol，1);

% Reshaping 2D images into 1D image vectors

T

= [T temp]; % 'T' grows after each turn

end

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