拜耳滤镜维修（拜耳滤镜原理）

摘要： 这是由于相机的白平衡自动调节不准确或者手动设置白平衡时，色温过高造成的，首先要确定机内白平衡是自动还是手动，如果是手动，直接降低色温就可以了，将紫色拍成蓝色，归根到底是CCD/CM...

本篇目录：

• 1、全面详细解析CMOS和CCD图像传感器
• 2、相机的色彩由什么决定
• 3、数码相机把紫色拍成蓝色了?
• 4、500万像素的彩色相机和500万的黑白相机之间可以转换吗?
• 5、在OpenCV中使用Bayer格式

全面详细解析CMOS和CCD图像传感器

1、分辨率差异：由于CMOS的每个像素都比CCD复杂，且其像素尺寸很难达到CCD的水平，因此，当我们比较相同尺寸的CCD与CMOS时，CCD的分辨率通常会优于CMOS传感器的水平。

2、借助于大规模集成制造工艺，CMOS图像传感器能非常容易地把上述功能集成到单一芯片上，多数CMOS图像传感器同时具有模拟和数字输出信号。电源、功耗和体积CCD 需多种电源供电，功耗较大，体积也比较大。

3、速度：CCD 电荷耦合器需在同步时钟的控制下以行为单位一位一位地输出信息，速度较慢。而 CMOS 光电传感器在采集光信号的同时就可以取出电信号，还能同时处理各单元的图像信息，速度比 CCD 电荷耦合器快很多。

4、CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）图像传感器是用于获取数字图像的两种不同器件。两者都有独特的优点和缺点，在不同的应用中具有各自的优势。

5、噪点不同：CCD技术发展较早，比较成熟，采用PN结或二氧化硅(SiO2)隔离层隔离噪声，成像质量相对CMOS光电传感器有一定优势。由于CMOS图像传感器集成度高，各元件、电路之间距离很近，干扰比较严重，噪点对图像质量影响很大。

6、CCD传感器动态范围比CMOS传感器大，即提供高质量的亮色和暗色图像。因此，对于那些需要更高的动态范围来处理图像的应用，比如天文摄影和成像科学研究，CCD传感器更适合。

相机的色彩由什么决定

R、G、B。在数码相机决定色彩的关键数值是R、G、B。数码相机，是一种利用电子传感器把光学影像转换成电子数据的照相机。

单反相机的色彩是由机身和镜头共同决定的。在默认设置下，装适马的镜头，出来的片子会有适马的风格，但是也可以通过机身设置来改变。

楼主说的机身准确的说应该是感光元件，不要说不同品牌，就是同一厂家的不同型号机型色彩都不一样。镜头也会影响出片颜色，同品牌不同镜头颜色也不一样。

数码相机把紫色拍成蓝色了?

这是由于相机的白平衡自动调节不准确或者手动设置白平衡时，色温过高造成的。首先要确定机内白平衡是自动还是手动，如果是手动，直接降低色温就可以了。

将紫色拍成蓝色，归根到底是CCD/CMOS表面的2*2拜耳排列的CFA惹的祸！CFA就是Color Filter Array 彩色滤镜阵列，通俗名称叫做感光器的“拜耳层”。就是这玩意儿。

白平衡设置不当！拍摄时，要选择相应的白平衡。比如，在日光灯下，白平衡就要选日光灯、太阳光下就要选日光等等。如果没有合适的白平衡选择，最理想的是用自定义白平衡。

一种情况是设置问题，如果是设置问题的话，您按MENU键，进入主菜单，找到“恢复出厂设置”这项，选中就OK。另一种情况，是您用水擦的时候，机器内部进水，这就需要送修。

不一定，如果显示颜色误差较大，而你有需要色彩还原真实，那就自己设定白平衡，拍摄出来就不会偏色了。如果你的要求不高。那就顺其自然，因为去洗照片的时候，他们都会为你修调颜色的，除非你讲好不需调色。

500万像素的彩色相机和500万的黑白相机之间可以转换吗?

在一定的光源条件，利用线路切换的方式将图像由彩色转为黑白。在彩色/黑白线路转换的技术演进过程中，早期曾采用2颗感光元件Sensor（1颗彩色、1颗黑白）共用一组电路再行切换。

请注意，虽然可以进行像素和分辨率的换算，但改变分辨率并不会改变图像本身的细节和质量，而是会影响图像在显示设备上的大小和清晰度。

像素可以用一个数表示，譬如一个3兆像素 数码相机，它有额定三百万像素，或者用一对数字表示，例如“640乘480显示器”，它有横向640像素和纵向480像素(就像VGA显示器那样)，因此其总数为640 × 480 = 307，200像素。

在OpenCV中使用Bayer格式

在YCrCb色彩空间中，Y代表光源的亮度，色度信息保存在Cr和Cb中，其中，Cr表示红色分量信息，Cb表示蓝色分量信息。亮度给出了颜色亮或暗的程度信息，该信息可以通过照明中强度成分的加权和来计算。

二值图像表示不够细腻，为体现更多的细节，就需要使用更多的颜色，计算机会将灰度处理为256个灰度级，用数值区间【0，255】表示。

彩色相机有 RGB 格式（3CCD彩色相机）和Bayer格式 （单 CCD 彩色相机）等，相对来说，在工业应用中，除非需要颜色识别，一般不使用彩色相机。

从OpenCV4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。

参数说明：- img：要绘制矩形的图像。- pt1：矩形的左上角顶点坐标，可以通过(x， y)表示。- pt2：矩形的右下角顶点坐标，可以通过(x， y)表示。- color：绘制矩形的颜色，可以通过BGR格式的元组或列表表示。

如果要调整图像大小，即调整50％，只需将fx = 1更改为fx = 0.5即可。我们还需要找出两幅图像中匹配的特征。我们将使用opencv_contrib的SIFT描述符。SIFT (Scale constant Feature Transform)是一种非常强大的OpenCV算法。

到此，以上就是小编对于拜耳滤镜原理的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。