快门类型

OAK 相机支持卷帘快门和全局快门相机传感器。以下是它们之间的广泛区别：

卷帘快门 - 图像通过从上到下扫描图像来捕获。这意味着图像不是一次性捕获的，而是逐行捕获的。当相机或物体移动时，这可能会导致图像失真（果冻效应）。卷帘快门传感器可以具有更高的分辨率而成本不会太高。
全局快门 - 图像一次性捕获。这意味着整个图像在同一时间被捕获，从而消除了果冻效应。全局快门传感器通常在更高分辨率（1MP 以上）下成本要高得多，这就是为什么我们当前支持的最高全局快门传感器为 2.3MP（AR0234）。

卷帘快门

推荐用于需要更高分辨率且相机或物体移动速度不快的应用。在下图中，绿色标记的时间段表示每一图像行的曝光，而蓝色标记表示每一图像行的读取。每一图像行的曝光和读取相对于前一行都略有偏移。这会导致物体在整个曝光期间移动而引起的失真。

新行开始曝光之间的时间差（“行时间”）取决于传感器、MIPI 通道和配置、MIPI 速度以及原始比特深度（每像素 8/10/12 位）。通常，我们可以用 row_time = 1 / (maxFps * rows) 来估算它。因此，对于 IMX378 @ 1080P，它将是 row_time = 1/(60 * 1080) = 15.4us。下面的动画显示了在捕获移动物体时使用卷帘快门的缺点。

估算果冻效应

果冻效应是指相机或物体移动时图像中的失真。这是由新行开始曝光之间的时间差引起的。果冻效应取决于：

物体速度
物体大小
使用的分辨率

让我们以 FOV 百分比来测量速度/高度。您可以使用 fov.luxonis.com 来估算速度/高度。假设我们正在测量一个高度为 50 厘米的盒子，使用 OAK-1（IMX378，普通 FOV）。盒子以 1 米/秒的速度水平移动，相机距离物体 2 米。这意味着总覆盖区域（AoC）长度为 2.75 米 - 因此物体以 36.4% FOV/秒的速度移动，高度为 FOV 的 18%。

Python

1obj_speed = 0.364  # [fov%/sec]
2obj_height = 0.1  # [%] FOV 中的物体高度
3width_pix, height_pix = 1920, 1080  # [pix] 1080P 分辨率
4row_time = 1 / (60 * height_pix) # 15.4 微秒
5
6obj_speed_pix = obj_speed * width_pix # 1920 像素/秒的移动
7shift_per_row = obj_speed_pix * row_time # 0.0148[像素/行] 的偏移
8
9# 行数，FOV 的 10% => 108 行 * 偏移
10total_shift = obj_height * height_pix * shift_per_row
11print('物体偏移:', total_shift, '像素') # -> 物体偏移: 1.16 像素
12print('相对物体偏移', total_shift / width_pix * 100, '%') # -> 0.06 %
13
14width_pix, height_pix = 3840, 2160  # [pix] 4K 分辨率
15obj_speed_pix = obj_speed * width_pix
16row_time = 1 / (30 * height_pix) # 15.4 微秒，与 1080P 相同
17shift_per_row = obj_speed_pix * row_time
18total_shift = obj_height * height_pix * shift_per_row
19print('物体偏移:', total_shift, '像素') # -> 物体偏移: 4.66 像素
20# 相对物体偏移
21print(total_shift / width_pix * 100, '%') # -> 0.12%

1.16 像素的偏移量大吗？这取决于应用。对于大多数应用来说，这并不算多，但对于某些应用来说，可能就比较多了。

全局快门

推荐用于相机或物体移动速度快，以及立体相机对（果冻效应可能导致视差匹配问题）的应用。仍然可能存在一些在下图中，绿色标记的时间段表示每一图像行的曝光，而蓝色标记表示每一图像行的读取。每一图像行的曝光在同一时间开始和结束，而每一图像行的读取则略有偏移。然而，图像行的读取时间偏移不会影响捕获图像的质量。

与使用卷帘快门不同，全局快门会同时曝光所有像素。即使物体移动速度相对较快，它也能提供更高质量的捕获图像。动画显示了图像的所有行是如何同时捕获的。

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卷帘快门

估算果冻效应

全局快门

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