已知DMC航摄仪，像素物理尺寸5.6μm、像幅长87.09mm、宽79.21mm，物镜焦距92mm，航空摄影时像幅短边平行于航线方向。像元大小为多少

根据给定的参数，可以计算出像幅的横向和纵向像素数：

横向像素数 = 像幅宽度 / 像素物理尺寸

= 79.21mm / 5.6μm

= 14116.07

纵向像素数 = 像幅高度 / 像素物理尺寸

= 87.09mm / 5.6μm

= 15516.07

因为航空摄影时像幅短边平行于航线方向，所以像元大小应该按照像幅的纵向像素数计算，即：

像元大小 = 像幅纵向长度 / 纵向像素数

= 87.09mm / 15516.07

= 0.0056mm

= 5.6μm

因此，DMC航摄仪在航空摄影时，像元大小为5.6μm。

相关问题

相机的fx是3654.74水平方向尺寸是5472传感器尺寸是13.2mm*8.8mm怎么推算他的焦距

根据提供的信息，相机的 fx 是 3654.74，水平方向的像素尺寸是 5472，传感器的尺寸是 13.2mm × 8.8mm。

首先，我们需要计算水平方向的像素尺寸 pixel_size_w，使用以下公式：

pixel_size_w = sensor_width / resolution_width

其中，sensor_width 是传感器的水平尺寸，resolution_width 是水平方向的像素数。

根据提供的信息，sensor_width = 13.2mm，resolution_width = 5472，代入公式计算 pixel_size_w：

pixel_size_w = 13.2mm / 5472 ≈ 0.0024mm

然后，我们可以使用以下公式计算焦距 focal length：

焦距（focal length）= fx * pixel_size_w

代入已知值计算焦距：

焦距 = 3654.74 * 0.0024 ≈ 8.77mm

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1. 计算缩小后的图像高度和宽度。

假设将图像缩小了0.3倍，则缩小后的图像高度和宽度分别为 `1944*0.3=583.2` 和 `2592*0.3=777.6`。

2. 计算每个像素的实际尺寸。

由于物体轮廓高为 273.0416564941406 像素，缩小后的高为 583.2 像素，因此每个像素在物体实际尺寸中的大小为 `148.9/273.0416564941406` mm/px。同理，物体轮廓宽为 130.86767578125 像素，缩小后的宽为 777.6 像素，因此每个像素在物体实际尺寸中的大小为 `71.06/130.86767578125` mm/px。

因此，每个像素在物体实际尺寸中的大小分别为 `0.5455` mm/px 和 `0.5437` mm/px。

3. 使用cv2.arcLength()函数计算轮廓长度。

在计算轮廓长度时，需要将像素坐标转换为实际物理坐标，然后再使用cv2.arcLength()函数计算长度。具体步骤如下：

- 将轮廓中的像素坐标缩小0.3倍，得到新的像素坐标。

- 将像素坐标转换为实际物理坐标，例如：

contour_phys = np.array([(p[0]*dx, p[1]*dy) for p in contour])

其中，`dx` 和 `dy` 分别表示每个像素在物体实际尺寸中的大小。

- 使用cv2.arcLength()函数计算轮廓长度，例如：

contour_length = cv2.arcLength(contour_phys, closed=False)

其中，`contour_phys` 表示转换后的实际物理坐标，`closed=False` 表示轮廓不是一个封闭的曲线。

下面是完整的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 假设将图像缩小了0.3倍
h = 1944 * 0.3
w = 2592 * 0.3

# 假设每个像素在物体实际尺寸中的大小分别为0.5455mm/px和0.5437mm/px
dx = 0.5455
dy = 0.5437

# 假设轮廓点集为contour
contour = np.array([(100, 200), (150, 250), (200, 200), (150, 150)])

# 将轮廓中的像素坐标缩小0.3倍，然后转换为实际物理坐标
contour_phys = np.array([(p[0]*dx, p[1]*dy) for p in contour])

# 使用cv2.arcLength()函数计算轮廓长度
contour_length = cv2.arcLength(contour_phys, closed=False)

# 输出轮廓长度
print("轮廓的长度为：", contour_length, "毫米")

在这个示例代码中，假设将图像缩小了0.3倍，每个像素在物体实际尺寸中的大小分别为0.5455mm/px和0.5437mm/px，然后将轮廓中的像素坐标缩小0.3倍，转换为实际物理坐标，最后使用cv2.arcLength()函数计算轮廓长度。需要注意的是，这个示例代码中的像素尺寸和轮廓点集都是假设的，需要根据实际情况进行调整。