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2021-06-19 02:34:49
网友求助:电脑屏幕的最佳距离和倾斜角度是多少?
问题我用的是22寸,平时喜欢垂直微倾斜,但是感觉脖子还是很累,请教屏幕尺寸和眼睛距离以及屏幕仰角的关系?
最佳答案
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眼睛半米以上,倾斜10度左右眼睛半米以上,倾斜10度左右眼睛半米以上,倾斜10度左右眼睛半米以上,倾斜10度左右眼睛半米以上,倾斜10度左右眼睛半米以上,倾斜10度左右
其它回答
昵称:混沌之龙的网友回答
距离半米左右,倾斜随便,看着舒服就行
昵称:校长嚣张的网友回答
向后方倾斜10度左右,自己用着舒服就可以,每个人身高不一定,不能一概而论
昵称:99010x的网友回答
最好是平着有50CM的距离吧一般建议不要弄有角度长期对电脑工作这样对眼镜不是很好看1小时左右休息5-10分钟会比较好一点还有不要长时间熬夜看电脑
昵称:布洛伪麻的网友回答
22尺寸的建议60左右差不多
匿名网友
一般距离50cm最好
昵称:嵐之悦的网友回答
50cm最好,倾斜10度
昵称:心灵之窗也的网友回答
一般距离50cm最好,倾斜角10--15度之间最好。
昵称:v笑看潮起潮落v的网友回答
与眼睛半米以上,倾斜10度左右
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相关标签:电脑屏幕倾斜角度 屏幕倾斜角度 电脑屏幕角度 笔记本电脑屏幕角度 电脑屏幕可视角度 电脑屏幕最佳角度 电脑屏幕与眼睛角度 电脑屏幕摆放角度 电脑屏幕什么角度好 电脑屏幕什么角度
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对文本倾斜角度的校正
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比如像上图这样的图片,那么在进行识别的时候就可能会因为这个因素而造成结果上的误差。那么在这个时候就需要对文本倾斜的角度进行校正。矩阵校正法
具体的方法可以通过矩阵进行旋转校正。在经过形态学操作后,我们会获得文本的大概外轮廓信息,然后我们就可以根据外轮廓的点所在位置,来得出这个区域的最小外接矩形。通过minAreaRect这个函数,不仅能获得矩形宽与高,还能获得角度,中心点位置。
根据中心点和角度这两个参数输入到getRotationMatrix2D函数中,就可以获得我们所需的仿射变换矩阵。但是这其中又有一个要求:因为minAreaRect返回的角度范围处于[-90-0)。
当倾斜角度范围为 (-45, 0) 时,即小于45度的负角度,表示文本逆时针倾斜。此时,对该角度不进行处理,在仿射变换时进行顺时针旋转。
但是当文本倾斜角度范围为 [-90, -45) 时,表示文本顺时针倾斜,对该角度加上90度后得到一个小于45度的正角度,在仿射变换时逆时针旋转。def rotated_img_with_radiation(gray, is_show=False): thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # 计算包含了旋转文本的最小边框 coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0)) angle = cv2.minAreaRect(coords)[-1] if angle < -45: angle = -(90 + angle) else: angle = -angle h, w = gray.shape[:2] center = (w // 2, h // 2) M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0) rotated = cv2.warpAffine(gray, M, (w, h), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE) return rotated
快速傅里叶变换法
上述方法中,对于垂直的图像就似乎不能为力了。但是因为通过傅里叶变换,再使用霍夫直线检测,就可以根据这条线段两个端点的坐标来判断出水平方向角度、垂直方向角度,找到角度值后也就可以识别出图像中物体的几何相关方向,通过这个角度来纠正图像。所以也可以使用FFT变换,然后再校正、变换回来。傅里叶变换的原理在于,任何一个函数都可以分解为无数个正弦函数和无数个余弦函数的和,所以就可以将图像从空间域转换到频率域。
在一幅图像的频率域中,高频部分代表了图像的细节、纹理信息;低频部分代表了图像的轮廓信息。就像下图:越靠近中心,越亮,频率也越低,越靠近边缘,越暗,频率也随之变高。我们可以对变换后处于频率域中的图像进行处理,这与信号处理的基本思想是相通的,倘若对一幅精细的图像使用低通滤波器,那么滤波后的结果就剩下了轮廓了。
如果图像受到的噪声恰好位于某个特定的“频率”范围内,则可以通过滤波器来恢复原来的图像。
def rotated_img_with_fft(gray): # 图像延扩 h, w = gray.shape[:2] #以空间换时间,一般应该是2的n次方,这样便于FFT进行更多层次的二分,从而加快变换速度扩大数值到特定值来加速傅里叶变换 new_h = cv2.getOptimalDFTSize(h) new_w = cv2.getOptimalDFTSize(w) right = new_w - w bottom = new_h - h #扩充图像的边界, img = cv2.copyMakeBorder(gray, 0, bottom, 0, right, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=0) # 执行傅里叶变换,并过得频域图像 f = np.fft.fft2(img ) fshift = np.fft.fftshift(f) fft_img = np.log(np.abs(fshift)) fft_img = (fft_img - np.amin(fft_img)) / (np.amax(fft_img) - np.amin(fft_img)) fft_img *= 255 ret, thresh = cv2.threshold(fft_img, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 霍夫直线变换 thresh = thresh.astype(np.uint8) lines = cv2.HoughLinesP(thresh, 1, np.pi / 180, 30, minLineLength=40, maxLineGap=100) try: lines1 = lines[:, 0, :] except Exception as e: lines1 = [] piThresh = np.pi / 180 pi2 = np.pi / 2 angle = 0 for line in lines1: x1, y1, x2, y2 = line if x2 - x1 == 0: continue else: theta = (y2 - y1) / (x2 - x1) if abs(theta) < piThresh or abs(theta - pi2) < piThresh: continue else: angle = abs(theta) break angle = math.atan(angle) angle = angle * (180 / np.pi) center = (w // 2, h // 2) height_1 = int(w * fabs(sin(radians(angle))) + h * fabs(cos(radians(angle)))) width_1 = int(h * fabs(sin(radians(angle))) + w * fabs(cos(radians(angle)))) M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0) M[0, 2] += (width_1 - w) / 2 M[1, 2] += (height_1 - h) / 2 rotated = cv2.warpAffine(gray, M, (width_1, height_1), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE) return rotated
最后效果图:
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