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组小方块（像素），那么图像的大小决定了单位面积上小方块的数量。对于相同的帧尺寸，如果图像包含更多像素，则图像会更清晰。


像素密度定义为摄像机分辨率与其水平视野大小的乘积。相机到目标的距离越远，像素密度越低。水平视角越宽，像素密度越低。像素密度越低，图像的信息价值越低，即在普通用户对“图像质量”的理解中。

像素密度以每英尺或每米的像素数来衡量。

如果设计师掌握了相机像素密度的信息，他就可以轻松估计在距离物体的最大距离处可以获得适合识别画面中人物的清晰图像。

上图清楚地显示了每米密度为 250、125、62 和 25 像素的图像之间的差异。

考虑到这些值，很容易评估相应的摄像机是否适合某些视频监 沙特阿拉伯 whatsapp 列表 控目的，以及需要使用什么设备才能应对任务。像素密度是开发项目时决定设备选择的关键值；它用于设计安全系统的所有专用系统。

除了相机分辨率外，镜头的视角也会影响像素密度。越宽，细节越少，反之亦然。可以通过以下三种方式之一实现足够的像素密度：

购买具有最高分辨率的相机，但这种解决方案并不便宜，并且不能保证仅提高分辨率就足够了。
缩小镜头的视角。为此，我们使用窄角摄像机以及带有变焦或电动焦距控制的设备。
尽量缩短相机与被观察物体之间的距离。越小，清晰度越高。
关于视频监控用途的常见问题
摄像机中的运动检测功能如何工作？
通常使用硬件或软件方法。在第一种情况下，使用内置运动传感器。在第二种情况下，会持续比较帧中的图像并评估它们之间的变化。检测可以在传输信号的远程服务器上进行，也可以在“摄像机处理器”上进行。如今，数字图像检测已不再是新鲜事物，任何现代专业闭路电视摄像机都具备这种功能。

摄像机如何识别人脸？
这里使用了计算机视觉算法。需要原始数据库来识别。使用特殊软件分析从摄像机接收到的图像，从中提取某些基本点，形成外观的数字模型，然后将其与存储在内存或服务器上的数据阵列进行比较。

计算机视觉算法是一种数学模型，包含从图像和视频中获得的有关人体外观主要特征的信息。为了建立这样的模板，原始框架必须经过几个处理操作——过滤、对齐、特征提取、分类等。