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  • 买手机一定要的几个参数

    千次阅读 2018-01-22 18:56:09
    下面列举一些买手机需要注意的参数: 1、芯片型号: 手机的芯片主要来自于苹果(A系列)、高通骁龙(2系列、4系列、6系列、8系列)、华为麒麟、三星Exynoss、联发科技(P系列、X系列)、小米松果等几家主流...

    手机与我们的生活息息相关,各种诸如支付、社交等操作都离不开手机,因此,手机的选购也就成了一个很大的问题。下面列举一些买手机需要注意的参数:


    1、芯片型号:
    手机的芯片主要来自于苹果(A系列)、高通骁龙(2系列、4系列、6系列、8系列)、华为麒麟、三星Exynoss、联发科技(P系列、X系列)、小米松果等几家主流厂商,话不多说,下面是一张天梯图,越往上表示手机速度越快。




    2、存储空间

    这个就需要看你的需求了,如果你只是简单地用手机上上网、打打电话,那么只要存储空间不至于小得离谱就可以了。但是一些有特殊需求的手机用户(如需要大量存放喜欢听的歌、存放自己的照片或存放学习与工作资料的人),存储空间就务必要选大一些,16GB肯定是不够用了,32GB或64GB勉强可以,若是得到了有诸如128GB、256GB乃至512GB等存储空间的手机,那存储文件基本上就是随心所欲了。


    3、运行内存

    运行内存在很大程度上决定了手机的速度,运行内存越大,能够运行的后台进程就越多,分配给进程的处理资源也就越丰厚。当然,这还得取决于系统的优化与调度。目前4GB以下运行内存的速度将会很慢,4GB、6GB乃至8GB都是够用的,如果没有什么特殊需求(比如玩大型游戏),4-6GB足矣。


    4、屏幕清晰度
    简单来讲,720P有时候会出现一些颗粒感,1020P、2K乃至4K屏还是可以的。


    5、相机配置
    这对于某些需要摄影的人来说非常重要。在这里我只强调一点——不是像素数越大相片越好,相片的好坏还要看相机的算法是否高明。


    有些人买手机,只听手机店里那群人的忽悠,便稀里糊涂地买下了,用久了才后悔当初听从那些忽悠。买手机需要仔细地查看那些参数,并在手机店里进行实际操作,还不忘对照价格与同类产品,这样才能使我们找到更适合自己的、更好用的手机。
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  • 安卓手机硬改软件介绍。改机软件 改手机参数

    万次阅读 多人点赞 2020-07-01 16:20:48
    安卓硬改,抖音,陌陌,拉新,引流等项目必备软件 ... ...手机端能一键操作的都是软改, ...小米oppovivo魅族等普通MTK高通机型只能修改IMEI、MEID的软件... 华为是可以修改参数最全面的手机,改完就可以当做新机使用了 ...

     

     

    https://www.bilibili.com/video/BV1Pp4y1S7hK/ 

     

     

    视频地址

     

    硬改无需root权限。改完就是新机

    手机端能一键操作的都是软改,

    就好比你女朋友化妆了还是你女朋友

    硬改相当于换了一个新的女朋友

     

     

     

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  • 华为手机动态修改手机型号参数

    千次阅读 2019-09-18 05:15:31
    前面文章介绍了怎么在安卓手机上安装激活XPOSED框架,XPOSED框架的极强的功能大伙都介绍过,能不修改APK的前提下,修改系统内部的参数,打个比方在某些应用情景,大伙需要修改手机的某个系统参数,这时就需要使用...

    前面文章介绍了怎么在安卓手机上安装激活XPOSED框架,XPOSED框架的极强的功能大伙都介绍过,能不修改APK的前提下,修改系统内部的参数,打个比方在某些应用情景,大伙需要修改手机的某个系统参数,这时就需要使用XPOSED以及相关模块功能来完成。
    在这里归纳一下具体xposed框架的下载和框架模块应用沙盒的使用流程,成功激活并准确修改手机型号参数。
    首先,有关XPosed框架大伙可以在开发者官方网址了解具体说明。https://repo.XPosed.info/
    第一步,下载并安装激活xposed框架,由于官方版本只支持Root情况下使用,所以如果系统没有Root权限,我们需要使用无Root版本,就不能使用官方的xposed框架了,这里我们自己根据具体系统选择使用即可,附上各版本下载地址:最全各种系统版本的XPosed框架资料下载整理
    接下来下载并安装参数修改模块应用沙盒,框架模块下载
    然后,,依据模块使用手册或指引教程,激活模块后,一键生成参数,然后使用系统信息查看工具查看,如果前面步骤都没问题则能成功修改手机型号参数,这时候系统信息查看工具显示的就是修改后的手机型号参数。
    新手对xposed框架使用过程可能会碰到一些问题,可在框架官方论坛查找相关问题的处理信息,https://forum.xda-developers.com/xposed

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  • 标定手机相机参数

    千次阅读 2019-04-12 23:52:33
    本文利用张正友相机标定方法,标定手机相机的相关参数手机型号:华为mate8 1,张正友相机标定实验原理 (1)计算单应性矩阵 设三维世界坐标的点为X=[X,Y,Z,1]TX=[X,Y,Z,1]T,二维相机平面像素坐标为m=[u,v,1]...

    本文利用张正友相机标定方法,标定手机相机的相关参数。手机型号:华为mate8

    1,张正友相机标定实验原理
     

    (1)计算单应性矩阵

      设三维世界坐标的点为X=[X,Y,Z,1]TX=[X,Y,Z,1]T,二维相机平面像素坐标为m=[u,v,1]Tm=[u,v,1]T,所以标定用的棋盘格平面到图像平面的单应性关系为: 

                                                                                s_{0}m=K[R,T]X 

    其中s为尺度因子,K为摄像机内参数,R为旋转矩阵,T为平移向量。令 

                                                                 

    注意,s对于齐次坐标来说,不会改变齐次坐标值。张氏标定法中,将世界坐标系狗仔在棋盘格平面上,令棋盘格平面为Z=0的平面。则可得 

                                       

    我们把K[r1, r2, t]叫做单应性矩阵H,即 

                                                                

    H是一个齐次矩阵,所以有8个未知数,至少需要8个方程,每对对应点能提供两个方程,所以至少需要四个对应点,就可以算出世界平面到图像平面的单应性矩阵H。

    (2)计算内参矩阵

     由上式可得 

                                                                         

     

    由于旋转矩阵是个酉矩阵,r1和r2正交,可得     

    代入可得:

     

    即每个单应性矩阵能提供两个方程,而内参数矩阵包含5个参数,要求解,至少需要3个单应性矩阵。为了得到三个不同的单应性矩阵,我们使用至少三幅棋盘格平面的图片进行标定。通过改变相机与标定板之间的相对位置来得到三个不同的图片。为了方便计算,定义如下: 

     可以看到,B是一个对称阵,所以B的有效元素为六个,让这六个元素写成向量b,即 

     

    可以推导得到 

     利用约束条件可以得到: 

     

    通过上式,我们至少需要三幅包含棋盘格的图像,可以计算得到B,然后通过cholesky分解,得到相机的内参数矩阵K

    (3)计算外部参数矩阵

    根据以上推导的:

    (4)最大似然估计

    上述的推导结果是基于理想情况下的解,但由于可能存在高斯噪声,所以可以使用最大似然估计进行优化。 

    (5)径向畸变估计

     张氏标定法只关注了影响最大的径向畸变。

    2,标定步骤

     (1)打印一张棋盘格A4纸张(黑白间距已知),并贴在一个平板上

     (2)针对棋盘格拍摄若干张图片(一般10-20张) 本实验用11张图片

     (3)在图片中检测特征点(Harris特征)

    (4)利用解析解估算方法计算出5个内部参数,以及6个外部参数

      (5)根据极大似然估计策略,设计优化目标并实现参数的refinement

    3,python-opencv实现

    import cv2
    import numpy as np
    import glob
    
    # 设置寻找亚像素角点的参数,采用的停止准则是最大循环次数30和最大误差容限0.001
    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER | cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 30, 0.001)
    
    # 获取标定板角点的位置
    objp = np.zeros((9*13, 3), np.float32)
    objp[:, :2] = np.mgrid[0:9, 0:13].T.reshape(-1, 2)  # 将世界坐标系建在标定板上,所有点的Z坐标全部为0,所以只需要赋值x和y
    
    obj_points = []  # 存储3D点
    img_points = []  # 存储2D点
    
    images = glob.glob("D:/img/*.jpg")
    for fname in images:
        img = cv2.imread(fname)
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        size = gray.shape[::-1]
        ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9, 13), None)
        print(ret)
    
        if ret:
    
            obj_points.append(objp)
    
            corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (5,5), (-1, -1), criteria)  # 在原角点的基础上寻找亚像素角点
            print(corners2)
            if [corners2]:
                img_points.append(corners2)
            else:
                img_points.append(corners)
    
            cv2.drawChessboardCorners(img, (9,13), corners, ret)  # 记住,OpenCV的绘制函数一般无返回值
            cv2.imshow('img', img)
            cv2.waitKey(1550)
    
    print(len(img_points))
    cv2.destroyAllWindows()
    
    # 标定
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, size, None, None)
    
    print("ret:", ret)
    print("mtx:\n", mtx) # 内参数矩阵
    print("dist:\n", dist)  # 畸变系数   distortion cofficients = (k_1,k_2,p_1,p_2,k_3)
    print("rvecs:\n", rvecs)  # 旋转向量  # 外参数
    print("tvecs:\n", tvecs ) # 平移向量  # 外参数
    
    print("-----------------------------------------------------")
    

    实验结果:

    内参矩阵K:

     

    畸变系数:

     

    旋转向量:

    rvecs:
     [array([[-0.15498336],
           [ 0.08299058],
           [ 1.57825619]]), array([[-0.17700503],
           [ 0.13513091],
           [ 1.54444289]]), array([[-0.1969227 ],
           [ 0.06791505],
           [ 1.42547299]]), array([[-0.10582712],
           [ 0.13866824],
           [ 1.57904503]]), array([[-0.10027729],
           [ 0.14172248],
           [ 1.66829567]]), array([[-0.06210765],
           [ 0.13368951],
           [ 1.52657835]]), array([[-0.09108756],
           [ 0.08716393],
           [ 1.55527437]]), array([[-0.1503406 ],
           [ 0.07851393],
           [ 1.53904991]]), array([[-0.14010565],
           [ 0.13986868],
           [ 1.54698176]]), array([[-0.18304361],
           [ 0.05257621],
           [ 1.55159216]]), array([[-0.07789582],
           [-0.19367696],
           [-1.60933796]])]

    平移向量:
    tvecs:
     [array([[ 6.49072436],
           [-5.29625546],
           [15.25918388]]), array([[ 7.52990441],
           [-3.88858914],
           [21.47230557]]), array([[ 2.43990326],
           [-5.85870394],
           [21.46053901]]), array([[ 6.28452525],
           [-4.70325779],
           [14.08126117]]), array([[ 5.41459937],
           [-4.1338246 ],
           [16.91337961]]), array([[ 4.72644156],
           [-5.75589647],
           [17.69613248]]), array([[ 8.32334749],
           [-5.98643736],
           [18.55356728]]), array([[ 6.7718184 ],
           [-4.97348129],
           [19.848855  ]]), array([[ 7.49688689],
           [-5.10980997],
           [19.88458187]]), array([[ 4.38663715],
           [-5.9598907 ],
           [21.18326816]]), array([[-4.84527183],
           [ 3.73164533],
           [19.56180214]])]

    4,标定注意事项:

    以下问题是由于标定的角点数错误造成,代码里的9*13表示棋盘格里的内角点数

     Traceback (most recent call last):
      File "D:/python计算机视觉/Camare_test.py", line 42, in <module>
        ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(obj_points, img_points, size, None, None)
    cv2.error: OpenCV(3.4.2) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\calib3d\src\calibration.cpp:3143: error: (-215:Assertion failed) ni == ni1 in function 'cv::collectCalibrationData'

    参考文章:

    https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52860364

    https://blog.csdn.net/a6333230/article/details/83478064 

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