取图分辨率与观测精度

取图是识别链路的起点：相机给出图像，识别模块在图像上框出装甲板的四个角点，角点再被送入 PnP 计算位姿。取图分辨率和镜头焦距直接决定这四个点能有多清楚、多稳定。

这一节只关心一条链路：同一块装甲板在画面中占据的像素 → 四个框角的定位误差 → PnP 位姿误差。实车上最常调的曝光和增益，则决定这四个点是否会因为拖尾、过曝或噪声而抖动。

1. 镜头焦距决定画面能看见多大范围

在同一颗相机上更换镜头时，规律很直观：短焦看到的范围更大，长焦看到的范围更小；同一距离上的装甲板，在长焦画面里会占据更多像素。

若图像水平分辨率为 Nx、水平视场角为 FOVx，针孔模型下的像素焦距近似为：

fx ≈ Nx / (2 · tan(FOVx / 2))

将焦距换成“像素焦距”后，真实宽度为 W、距离为 Z 的装甲板在图像中的投影宽度可近似写成：

w_px ≈ fx · W / Z

这两个式子用于建立量级概念即可。实际系统应以最终标定得到的内参、畸变参数和实际工作分辨率为准，而不是把镜头铭牌上的焦距直接送入 PnP。

视场的取舍

• 宽视场能保留更大的场景范围，但同一装甲板的投影更小；
• 窄视场让远处目标占据更多像素，但画面覆盖范围随之减小；
• 在固定焦距下，提高取图分辨率会把同一块装甲板采样为更多像素；镜头解析力、对焦和图像传输共同决定这些像素能否形成清晰边缘。

2. 同一块装甲板：像素数、框角误差与 PnP

从 PnP 的角度看，输入不是整张图，而是框出的四个二维角点。相同的 1 px 角点扰动，落在小目标上时占装甲板尺寸的比例更大；落在大目标上时相对影响更小。这个差异会继续传给 PnP。

图中采用一组固定取图记录：1440 × 1080、距离约 5.95 m、同一块小装甲板。6 mm 画面中的 PnP 外框宽度为 25.8 px；按 16 mm 等效视场重投影后为 68.8 px。将四个角点同时向外扰动 1 px 后，PnP 的深度变化分别约为 347.7 mm 和 135.7 mm，总位置变化分别约为 348.3 mm 和 135.9 mm。

这组数值把焦距、取图分辨率和角点误差放到了同一条线上：同样的像素级误差，在装甲板投影更小的画面中占比更高，因此传给 PnP 的位姿变化也更大。

水平方向的角点偏移 Δu 与近似角误差的关系为：

Δθ ≈ Δu / fx

若用目标投影宽度估计深度：

Z ≈ fx · W / w_px
ΔZ / Z ≈ -Δw_px / w_px

因此，左右角点向相反方向偏移会改变投影宽度，深度通常比“整块装甲板在画面里一起平移”更敏感。四个角点一起平移、分别抖动、长期偏向同一方向，或者发生角点语义交换，对 PnP 的影响也完全不同。

3. 实车取图时最常调的两个参数：曝光和增益

实车调试中，最常主动调整的是曝光时间和增益。先区分两个容易混淆的时间量：

• 帧周期是两帧开始曝光之间的时间间隔；例如 120 FPS 对应约 8.33 ms 的帧周期；
• 曝光时间是单帧传感器累积光子的时长；相机在这段时间内“开着快门”收集光线；
• 曝光不是取图间隔。它是一个帧周期中的采光窗口；当曝光时间接近或超过当前帧周期允许的范围时，才会限制可达到的帧率。

曝光：用时间换亮度，也可能换来拖尾

提高曝光时间，传感器可以收集更多光子，画面通常会更亮，暗处的信噪比也往往更好。但相机在曝光期间并不会停止观察运动：装甲板、云台或车体一旦相对运动，亮边缘会在图像上拉成拖尾，角点就不再是清晰的几何交点。

运动模糊长度 b_px ≈ fx · ω · t_exp

其中 ω 是相对角速度，t_exp 是曝光时间。这个式子只用于估算趋势：焦距更长、相对运动更快、曝光更久，像素拖尾都会更明显。长曝光也更容易让高亮灯条或反光区域饱和，边缘信息会被压成一片亮白。

增益：让信号变大，不会让光子变多

增益会放大传感器读出的电信号，使图像看起来更亮。它不会增加曝光期间进入传感器的光子数量，因此通常不会像延长曝光那样增加运动模糊，也通常不会直接降低设定帧率。代价是信号和噪声一起被放大：暗处颗粒、读出噪声和颜色抖动都会更明显，可用动态范围也可能减小。

实车中的设置顺序

1. 先确定希望运行的帧率，由帧周期确定曝光时间的上限；
2. 在该帧率下设置曝光时间；
3. 再调整增益，使取图质量符合当前识别方案的需要；
4. 最终记录曝光、增益、帧率、分辨率和镜头状态。更换镜头、改变对焦或分辨率后，重新检查标定和取图效果。

神经网络和传统视觉对亮度、噪声、颜色和边缘的利用方式不同，因此曝光和增益的最终数值应在各自的识别链路中确定。

不同工业相机对曝光、模拟增益和数字增益的命名、量纲和上限并不完全一致。调参时以相机 SDK 中的实际单位为准，曝光通常以 µs 表示。

4. 哪些是选型参数，哪些是实车运行参数

镜头焦距、传感器分辨率、快门类型和数据接口通常在硬件确定时决定；曝光和增益则会随着赛场亮度、补光与运动状态进行实车调整。

动态自瞄通常会优先使用全局快门：全局快门在同一时间窗口内曝光整幅图像；卷帘快门逐行记录，快速相对运动时矩形装甲板可能出现倾斜或形变。全局快门并不能消除曝光期间的运动拖尾，曝光和光照仍需要单独调好。关于两类快门的差异可参考 Teledyne Vision Solutions 的说明。

5. PnP 的二维输入精度从哪里来

PnP 接收的是二维点和对应的三维点，但二维点已经经过完整的观测链：

真实装甲板
  → 镜头投影与畸变
  → 传感器曝光和采样
  → 图像传输与颜色处理
  → 缩放、补边或 ROI
  → 网络预测关键点
  → 坐标还原与角点排序
  → PnP

下面几类问题都会进入 PnP：

• 成像：失焦、拖尾、过曝、暗场噪声、边缘像差和卷帘形变；
• 模型与标注：标签中“角点”的定义、关键点回归能力、输入缩放、遮挡与距离分布；
• 坐标还原：letterbox 比例、padding、ROI 偏移，以及角点顺序；
• 标定：PnP 使用的图像坐标、内参和畸变系数是否对应同一分辨率与镜头状态；
• 时间：图像的曝光时刻与云台姿态是否对齐。

检测框准确不等于角点准确。一个模型即使检测框稳定，也可能把四个角点整体向外推一两个像素；这对检测指标影响很小，却可能显著改变 PnP 的距离和朝向。标定完成后应检查重投影误差，并在真实距离、画面中心和边缘分别验证。OpenCV 的 Camera Calibration and 3D Reconstruction 给出了内参、畸变与投影关系的定义。

6. 一组焦距—角点—PnP 对照数据

下表使用与上图相同的取图和四角点。16 mm 列由同一帧的中心 ROI 做等效重投影，保持输出分辨率 1440 × 1080；它让我们只观察“焦距使同一装甲板放大”这一件事。

这不是“每个场景都固定为这些毫米数”的结论。它固定同一装甲板、同一距离和同一种角点扰动，展示投影尺寸变化后 PnP 对角点误差的响应。实际记录时可沿用这一张表，替换为自己的焦距、分辨率、距离和角点扰动结果。

7. 验收时应一起记录什么

不要只比较静态样张。让每个候选方案运行同一模型、同一 PnP 与同一记录程序，再按距离、亮度和运动状态分组统计：

8. 本节检查清单

• 能解释焦距与视场、目标投影大小之间的关系；
• 能根据焦距、距离和取图分辨率，解释装甲板外框为什么会变大或变小；
• 能区分帧周期和曝光时间，并说明高曝光与高增益各自带来的影响；
• 能列出角点从成像、模型、坐标还原到 PnP 的误差链；
• 能将角点误差、重投影误差和最终位姿误差放在同一张记录表里比较；
• 能在最终分辨率、镜头与对焦状态下完成并复查标定。

接下来进入传统视觉：从灯条到装甲板，编写第一个识别程序。