精华内容
下载资源
问答
  • 电脑屏幕的最佳距离和倾斜角度是多少?
    千次阅读
    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

    推荐答案

    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

    <

    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

    更多相关内容
  • CSS3图片倾斜效果 可倾斜四个角度 CSS3图片倾斜效果 可倾斜四个角度 CSS3图片倾斜效果 可倾斜四个角度 CSS3图片倾斜效果 可倾斜四个角度
  • 设计了一种压电陶瓷驱动的精密倾斜平台及其倾斜角度控制方法,实现了高精度倾斜控制。该控制系统主要由主控制器、位移探测模块、数模转换模块、高压驱动模块4部分组成,可实现快速精确的倾斜控制。运用了球透镜与位置...
  • 摘要: 针对汽车行驶中发生的侧向倾翻, 本文提出了一种解决方法———汽车侧向倾斜角度传感器的应用。利用角度传感器检测出汽车的倾翻力, 初步讨论了使汽车减速的2 种方法, 使倾翻力矩下降, 可避免汽车行驶中倾翻事故...
  • 用基尔霍夫衍射公式分析反射式共焦光路,得到了被测件有一定倾斜角度表面的共焦轴向响应理论模型。由菲涅耳衍射近似公式得到的共焦轴向响应特性只是它的理论模型的一个特例。同时,对接收端采用差动连接的共焦测量的...
  • 摘要: 针对汽车行驶中发生的侧向倾翻, 本文提出了一种解决方法———汽车侧向倾斜角度传感器的应用。利用角度传感器检测出汽车的倾翻力, 初步讨论了使汽车减速的2 种方法, 使倾翻力矩下降, 可避免汽车行驶中倾翻事故...
  • 从基本原理入手讲解如何利用加速度传感器测量物体的倾斜角度,再到硬件实现和软件算法,十分详细的说明了整个实现过程。
  • Solar-Panel-Output-power-maximimation:对用于调整太阳能电池板的最佳倾斜角度的最佳间隔数进行了全面研究。 太阳能电池板的倾斜角度对于捕获太阳辐射非常重要,它取决于太阳能电池板位置中太阳的路径。 蜜蜂算法...
  • 利用手机传感器获取物体的倾斜角度
  • gy-25倾斜角度传感器

    2017-07-16 09:43:10
    gy-25倾斜角度传感器模块使用手册
  • 用MATLAB编写的用二值图像的Hough变换对图像的倾斜角度进行自动纠正,对于图像中有竖条状的图像,效果不错
  • 汽车侧向倾斜角度传感器的应用是防止汽车在行驶中发生倾翻事故的一种有效方法,是提高汽车安全性的重要措施,特别是越野车、双层客车等重心较高的汽车更有必要。  汽车倾翻的实质是:行驶中向外的倾翻力矩大于向里...
  • 智能小制作(含源码、库)-自平衡云台-输出三维倾斜角度,基于mpu6050、arduino 目录智能小制作(含源码、库)-自平衡云台-输出三维倾斜角度,基于mpu6050、arduino准备知识介绍、思路mpu6050六轴姿态传感器介绍其他硬件...
  • 计算了带式输送机承载面输送带上物料的横截面积,分析了输送带上物料动堆积角β对输送能力的影响;通过实例计算得出,带式输送机的倾角大小对运输能力的影响很小,与《DTII型固定带式输送机设计选用手册》中给出的结论有...
  • hough变换计算图像倾斜角度

    热门讨论 2013-04-20 10:14:27
    此程序应用opencv,利用hough变换检测图像中的最长直线,来确定文档图像的倾斜角度。因为程序较为简单,只能适应简单情况的检测。
  • 汽车侧向倾斜角度传感器的应用是防止汽车在行驶中发生倾翻事故的一种有效方法,是提高汽车安全性的重要措施,特别是越野车、双层客车等重心较高的汽车更有必要。  汽车倾翻的实质是:行驶中向外的倾翻力矩大于向里...
  • 西门子PLC通过RS485的Modbus接口,连接维特智能角度传感器SINDT-485示例程序
  • 基于传感器数据融合的倾斜角度测量方法研究.pdf,倾斜角度的测量精度直接决定了状态控制系统的工作效果。在单一传感器测量倾斜角度的研究基础上,探讨了传感器数据融合技术用于倾斜角度测量的方法。首先分析基于加...
  • 基于双孔平行梁作为弹性元件的称重传感器,分析应变计粘贴时的倾斜角度对称重传感器偏载误差的影响。研究表明:偏载误差与载荷作用点偏移距离成线性关系:一般情况下,纵向偏载误差小于横向偏载误差:减小因为应变片...
  • 用计算流体动力学(CFD)软件FLUENT对4种不同入口扩张管倾斜角度的催化转化器的速度尝压力场进行三维稳态流动数值模拟.模拟结果表明:催化器入口扩张管倾斜角度对催化转化器的气流分布有很大影响,斜扩张管催化器由于...
  • 为了了解通道在倾斜状态下开口中性面随倾斜角度的变化,该研究采用实验和数值计算方法对倾斜角度为0°、10°、20°和30°的通道两端开口处的流场进行了测量和模拟.基于大涡模拟湍流模型求解浮力驱动N-S方程的数值模拟...
  • 塔尖倾斜角度测量装置 .pdf
  • 针对光纤光栅pH值传感器的响应灵敏度低、交叉敏感等问题, 提出了一种包覆pH值敏感型智能水凝胶的极大倾斜角度光纤光栅(Ex-TFG)pH值传感器。理论上研究了Ex-TFG pH值传感器的响应原理, 分析了影响传感器灵敏度的因素,...
  • 对文本倾斜角度的校正

    千次阅读 2020-06-29 23:16:53
    其实在OCR(光学字符识别)中也是会用到这样的方法,但是在OCR识别中,就可能会出现文字方向并不是出于完全的垂直或者完全的水平,而是倾斜一定的角度。 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...

    上一篇我们提到了车牌的位置定位,主要运用的知识点是查找边缘的轮廓,并且使用形态学的操作扩大、缩小轮廓然后提取出来。其实在OCR(光学字符识别)中也是会用到这样的方法,但是在OCR识别中,就可能会出现文字方向并不是出于完全的垂直或者完全的水平,而是倾斜一定的角度。
    在这里插入图片描述
    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。
    在这里插入图片描述

    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:在这里插入图片描述

    展开全文
  • 计算图像中物体倾斜角的大小,并根据计算出来的角度将图像旋转正,通过python实现
  • using System;  using System.Collections.Generic;  using System.ComponentModel;  using System.Data;  using System.Drawing;  using System.Drawing.Drawing2D;  using System.Linq;...  {
  • 行业分类-设备装置-一种建筑倾斜角度电力测试装置.zip
  • int Led = 4; //定义LED 接口 int buttonpin = 10; //定义倾斜传感器接口 int val;//定义数字变量val const int buttonPinA = A0; int inputValue = 0;

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 38,839
精华内容 15,535
关键字:

倾斜角度表

友情链接: VeryIDE_GBK.rar