来源丨computar镜头
编辑丨新机器视觉
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PART.1景深的定义在镜头前方（焦点的前、后）有一段一定长度的空间，当被摄物体位于这段空间内时，其在底片上的成像恰位于同一个弥散圆之间。被摄体所在的这段空间的长度，就叫景深。换言之，在这段空间内的被摄体，其呈现在底片面的影象模糊度，都在容许弥散圆的限定范围内，这段空间的长度就是景深（DOF）。（图片来自网络）PART.2景深的原理“弥散圆”的概念是指在准确对焦的时候，场景中的一个点会在画面中被完美地还原成一个点。而在对焦不实的情况下，这个点会变成一个模糊的圆形。不过画面中清晰和模糊的部分并不是由一条清晰的界线分开的，而是慢慢地从清晰渐变到模糊的。在相机上，当这个点扩散得比相机的一个像素更大时，你就有可能体验到模糊的感觉。脱焦部分的虚化程度会因为不同因素的影响而变化。（图片来自网络）如下图，在摄影机镜头或其他成像器前沿能够取得清晰图像，焦点前后的范围内所呈现的清晰图像的距离，这一前一后的范围，便是景深。（图片来自网络）PART.3影响景深的因素1.光圈光圈越大（光圈值F越小）景深越浅，光圈越小（光圈值F越大）景深越深。我们的眼睛会依据光线情况自动进行调整。光线越亮，瞳孔越小。环境越暗，瞳孔越大。借助这种反应，我们的身体能够非常精确地调节进入眼睛的光量。而相机的光圈，就类似我们人的瞳孔，您可以通过光圈调节进入相机传感器的光线，还会调节和改变景深。如使用F11的小光圈，会拍摄出清晰范围更广的大景深。相反，如果您以F2.8的大光圈拍摄，则景深会变浅。（图片来自网络）2．焦距镜头焦距越大景深越浅、焦距越小景深越深。镜头对景深影响很大，并不主要体现在光圈大小和镜头质量上，而与焦距也有着非常大的关系。当我们使用8mm的广角镜头拍摄，难以拍摄出较浅的景深。即使用光圈为F2.8的光圈，与被摄对象也必须非常接近，才有可能实现。一个35毫米镜头可以让你很容易的拍摄一些浅景深画面，但你仍然需要使用大光圈。在长焦镜头领域，比如说超过55mm的镜头，要拍摄出较浅的景深会容易得多。如下图，焦距小的图片显示了更大的景深，后面的草丛可以看的更加清晰。（图片来自网络）3．工作距离工作距离越短景深越浅，工作距离越长景深越深。如下图，同样50mm焦距的定焦镜头以及光圈F5.6，工作距离越长，景深越深。（图片来自网络）4．感光元件大小（与容许弥散圆半径有关）summary总结1、光圈越大景深越小，光圈越小景深越大。2、镜头焦距越长景深越小，反之景深越大。3、工作距离越近，景深越小，工作距离越远，景深越大。本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。点击进入—>3D视觉工坊学习交流群干货下载与学习后台回复：巴塞罗那自治大学课件，即可下载国外大学沉淀数年3D Vison精品课件后台回复：计算机视觉书籍，即可下载3D视觉领域经典书籍pdf后台回复：3D视觉课程，即可学习3D视觉领域精品课程3D视觉工坊精品课程官网：1.面向自动驾驶领域的3D点云目标检测全栈学习路线！(单模态+多模态/数据+代码)2.彻底搞透视觉三维重建：原理剖析、代码讲解、及优化改进3.国内首个面向工业级实战的点云处理课程4.激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法梳理和代码讲解5.彻底搞懂视觉-惯性SLAM：基于VINS-Fusion正式开课啦6.彻底搞懂基于LOAM框架的3D激光SLAM: 源码剖析到算法优化7.彻底剖析室内、室外激光SLAM关键算法原理、代码和实战(cartographer+LOAM +LIO-SAM)8.从零搭建一套结构光3D重建系统[理论+源码+实践]9.单目深度估计方法：算法梳理与代码实现10.自动驾驶中的深度学习模型部署实战11.相机模型与标定(单目+双目+鱼眼）12.重磅！四旋翼飞行器：算法与实战13.ROS2从入门到精通：理论与实战14.国内首个3D缺陷检测教程：理论、源码与实战15.基于Open3D的点云处理入门与实战教程16.透彻理解视觉ORB-SLAM3：理论基础+代码解析+算法改进重磅！粉丝学习交流群已成立交流群主要有3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、多传感器融合、CV入门、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别、目标跟踪、视觉产品落地、视觉竞赛、车牌识别、硬件选型、ORB-SLAM系列源码交流、深度估计、TOF、求职交流等方向。扫描以下二维码，添加小助理微信（dddvisiona）,一定要备注：研究方向+学校/公司+昵称，例如：”3D视觉+ 上海交大 + 静静“。请按照格式备注，可快速被通过且邀请进群。原创投稿也请联系。▲长按加微信群或投稿，微信号：dddvisiona3D视觉从入门到精通知识星球：针对3D视觉领域的视频课程（三维重建系列、三维点云系列、结构光系列、手眼标定、相机标定、激光/视觉SLAM、自动驾驶等）、源码分享、知识点汇总、入门进阶学习路线、最新paper分享、疑问解答等进行深耕，更有各类大厂的算法工程人员进行技术指导。与此同时，星球将联合知名企业发布3D视觉相关算法开发岗位以及项目对接信息，打造成集技术与就业为一体的铁杆粉丝聚集区，6000+星球成员为创造更好的AI世界共同进步，知识星球入口：学习3D视觉核心技术，扫描查看，3天内无条件退款高质量教程资料、答疑解惑、助你高效解决问题觉得有用，麻烦给个赞和在看~
