相機成像焦距的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

偉大攝影的基礎：人物(暢銷紀念版)

為了解決相機成像焦距的問題，作者HenryCarroll 這樣論述：

人物攝影是幻術，而你就是幕後的魔術師。 無論是街頭抓拍，還是棚內擺拍；無論是偷偷摸摸，還是光明正大，人物攝影是所有攝影類型中，最微妙、最需要細心體會的一門藝術。偉大的人物攝影師們透過設計操弄、裝模作樣，或是直截了當、裝瘋賣傻，為得只是竊取到符合心目中具戲劇張力的他人影像，陳述出發人省思或引人遐想的故事。 繼暢銷書《偉大攝影的基礎》之後，亨利．凱洛再次以50張作品教會你人物攝影的精妙心法及實用技術，一頁一課，每課皆有精闢剖析、重點觀念以及作品背後的故事，每章節後更附有「技術焦點」，包括法律常識、鏡頭選擇、燈光設置及街拍常見問答等。 ．50位攝影大師經典作品，超值收藏 ．收錄法律顧問對

於人物攝影的建議 ．只需具備最基礎的攝影知識，就能輕鬆學習 【章節介紹】 構圖──構圖關乎畫面中元素的主從關係，無論是標準的三分法，還是打破陳規，只要能夠讓畫面中人物正確的講出故事，就是好構圖。 情境──人物與環境的互動將道盡一切，拍攝人物時，不能乎略周圍正在發生的事。要讓什麼東西入鏡？還是要抹除一切環境特徵？端視攝影師想要達成的效果。 凝視──人物的眼神是人物攝影中最具力道的元素，當他們看向鏡頭、看向遠方甚至眼神飄忽時，都能勾起觀看者許多的情緒。攝影師需要知道如何讓攝影對象懈下心防，或是相反地，刻意讓他們築起心牆。 控制──攝影師可以透過各種手段，使攝影對象流露出符合期待的肢體語言及

表情，相機種類與拍攝手法也會向攝影對象發出訊息，迫使他們做出反應。一切，都在攝影師的控制之下。 街頭──街頭攝影師是獵人，遠程狙擊、近身搏鬥、設下陷井，或是勸誘上鉤，每個攝影師都應該要發展出一套屬於自己的捕獵方法。 黑白或彩色──黑白攝影和彩色攝影是全然不同的兩件事，在拍攝之前就要做出決定。色彩的暗示性極強，也控制著畫面中要呈現出多少細節，不可不慎重看待。 光的心理學──光不只是攝影成像的基本要素，更是操弄氛圍的大師，光線的種類、方向、來源，造就了作品整體的質感與情緒。 ※本書適用數位單眼相機DSLR、小型數位相機compact system以及類單眼bridge相機的使用者，也適合任

何想要拍照的讀者。 【達人推薦】（依中文名首字筆畫排列） 街頭攝影師 森爸： 「人物攝影對我來說是最難駕馭的。人們以為人物攝影只是對著人按快門，但實際上我們必須在最短的時間內與攝影機前那個人產生緊密的連結。我們拍的不單是人們的樣貌，而是他們的個性、喜悅、回憶、憂傷、憤怒、驕傲、靈魂、體驗。我們捕捉的，是人們的生命故事。」 街頭攝影師 Jimmy Yang（楊捷安）： 「書中街頭攝影的章節對於技巧及觀念精闢的解析，對於初次嘗試街頭攝影的人來說是一本不可多得的好書。」 【書中引用的攝影名家們】 A 阿諾德．紐曼（Arnold Newman） 奧古斯特．桑德（August Sander） B

貝蒂娜．馮．茲維爾（Bettina von Zwehl） 比爾．布蘭特（Bill Brandt） 比爾．漢森（Bill Henson） 布魯斯．吉爾登（Bruce Gilden） C 辛蒂．雪曼（Cindy Sherman） D 達娜．雷克森伯格（Dana Lixenberg） 杜安．邁克爾斯（Duane Michals） 多諾萬．衛理（Donovan Wylie） E 艾德．克拉克（Ed Clark） F 弗雷德．赫爾佐格（Fred Herzog） G 蓋瑞．溫諾格蘭德（Garry Winogrand） 喬治．霍寧根－胡恩（George Hoyningen-Huene） 吉莉安．

韋英（Gillian Wearing） 格倫．爾勒（Glen Erler） H 漢娜．斯塔基（Hannah Starkey） 海倫．萊維特（Helen Levitt） 亨德里克．蓋森思（Hendrik Kerstens） 亨利．卡蒂亞－布列松（Henri Cartier-Bresson） 伊波利特．貝亞德（Hippolyte Bayard） J 傑夫．沃爾（Jeff Wall） 賈米瑪．史塔莉（Jemima Stehli） 喬．斯坦菲爾德（Joel Sternfeld） 約翰．卡普蘭斯（John Coplans） K 北島敬三（Keizo Kitajima） L 拉克．德拉海爾（Luc

Delahaye） M 瑪格麗特．伯克－懷特（Margaret Bourke-White） 邁克．布羅迪（Mike Brodie） O 奧托．施泰納特（Otto Steinert） P 保羅．史川德（Paul Strand） 菲利普．海恩斯（Philip Haynes） 菲利普．哈爾斯曼（Philippe Halsman） 彼得．雨果（Pieter Hugo） R 理查．阿維頓（Richard Avedon） 理查．雷納迪（Richard Renaldi） 萊涅克．迪克斯特拉（Rineke Dijkstra） 羅伯特．伯格曼（Robert Bergman） 羅伯特．杜瓦諾（Rober

t Doisneau） 羅傑．拜倫（Roger Ballen） S 山姆．亞柏（Sam Abell） 塞巴斯蒂昂．薩嘉多（Sebastião Salgado） T 謝德慶（Tehching Hsieh） 湯瑪斯．魯夫（Thomas Ruff） W 維加（Weegee） 威爾．史岱西（Will Steacy） 威廉．艾格斯頓（William Eggleston） 威廉．格德尼（William Gedney） 威廉．克萊因（William Klein） Z 澤德．尼爾森（Zed Nelson）

相機成像焦距進入發燒排行的影片

數位同軸全像微粒循跡測速儀之研發與其於聲射微流體之應用

為了解決相機成像焦距的問題，作者洪聖博 這樣論述：

本研究以數位同軸全像顯微鏡(Digital In-line Holographic Microscopy, DIHM)研發三維流場微粒循跡測速(Particle Tracking Velocimetry, PTV)的量技術，並將之應用於量測以三角形微結構激發 之聲射微流體(acoustofluidics)之三維流場。微流體以微銑削方式製造出壓克力模具，再使用軟微影技術以 PDMS 翻模製成。流道側壁設計有三角形微結構，經壓電片振動後，產生穩態聲射流。在DIHM的開發上，使用Huygens-Fresnel光傳播原理中Rayleigh-Sommerfeld的第一個解，做為微流場全像圖之三維重建理

論，並成功於Matlab上研發處理程式，進行全像圖前處理與重建、微粒中尋心、微粒三維位置重建、PTV循跡分析等步驟，將流場中的速度資訊完整呈現。利用電子移動平台與點陣列之校正片，得出本研究之實驗設置可解析之體積約為 555μm×690μm×440μm，其平均放大倍率為8.79倍，標準差為0.047。利用電子移動平台進行深度位置校正之結果得出三維位置不准度x、y位置分別為0.84μm、0.79μm，z位置則為9.03μm。流場速度不准度則為101.51μm/s。本研究中z位置之不准度是主要的誤差來源，來自於全像圖重建時深度方向的微粒影像被拉長的效應。解析三角形微結構周圍的聲射流三維速度場結果顯示

，在渦旋中微結構尖端與周圍速度之速度差可達10倍左右，是在先前研究中未能觀測到的微粒速度場變化。最後，透過比較以綠光532nm與藍光450nm雙波長的實驗得知，不同波長的光對於全像圖的影響是重建位置時因為不同波長的光之焦距不同，進而導致色差的產生。重建時會產生 z 方向上的平移，平移約為 13~15μm。

智慧旅遊—旅遊多媒體應用：全國第一本「智慧旅遊」入門書(2版)

為了解決相機成像焦距的問題，作者石岳峻 這樣論述：

　　全國第一本「智慧旅遊」入門書。 　　包括智慧旅遊與資通訊科技、虛擬實境、電子地圖、遊程規劃與推薦系統、行動裝置與應用程式、全球定位系統、擴增實境、影音後製……等。 　　在資訊發達的現今，觀光旅遊早已擺脫傳統紙本或僅宥限於電腦規劃旅遊行程的模式。如何善用各種資訊、通訊軟體及技術，不僅是出團的旅行社、帶團的領隊導遊，甚至是安排出遊的旅客等，無論是利用各種行動裝置、載具（包括智慧型手機、平板、筆電、AR），無論是訂房、訂票……，都能因此獲得快速、即時的便利性，讓旅行帶來的效益及滿意程度達到最大化。 　　本書從旅遊三階段，即旅遊前、旅遊中、旅遊後，分別闡述資訊及通訊科技如

何與此旅遊三階段做緊密的結合。 　　全書十五章，包括智慧旅遊與資通訊科技、搜尋引擎與用戶原創內容、雲端運算的基本概念與其應用服務、虛擬實境、電子地圖、遊程規劃與推薦系統、行動條碼、無線射頻標籤與近場通訊、無線網路、行動裝置與應用程式、全球定位系統、擴增實境、數位攝影、全景圖、影音後製等。 　　期將完整完備的智慧及資訊、通訊技術與旅遊的結合運用知識藉此呈現，無論是教學、學習，都可呼應現代人手一機、多機的多元現況，打造聰明、客製化的旅遊體驗。  

自駕車感測器訊號融合與碰撞時間偵測之研究

為了解決相機成像焦距的問題，作者江彥霆 這樣論述：

隨著電動及智慧車輛的普及的，各式各樣的車載電子設備不斷演進，除了基本的電池、電能控制系統越來越有效率，駕駛輔助系統也不斷演化，使自動駕駛等級不斷提升，從Level 1 進步到 Level 4 逐漸往自駕車邁進。自駕車功能的實現，依賴大量不同功能感測器，光是高解析度相機一輛車可能要裝6-8 個不等，分別具備不同應用範圍及距離的功能。除此之外為提升安全性，不可避免的需安裝光達、雷達或相機，在感測器數量及種類越趨複雜情況下，感測器融合就成為自駕車識別環境最重要的一環，它將類似人類的眼睛、耳朵等效果可避開障礙物。在自動駕駛車輛與感測器結合相關論文有很多，先前文獻探討多以雷達、相機、慣性量測儀及全球定

位系統等感測器研究車輛定位或車速規劃等功能，較少利用光達及攝影機研究障礙物碰撞時間偵測，在現實世界中障礙物的場景非常複雜，如果行駛中車輛不能及時獲取與障礙物的碰撞時間，可能會發生事故。因此本論文會利用光達高精確度及測量距離長的優點，與相機感測器融合來達成車輛前方障礙物碰撞時間偵測，此研究首先利用 KITTI 公開數據集，設定所需模擬相機及光達感測器，使用感測器收集車輛前方障礙物數據，分別處理照片資料及點雲數據，針對照片資料須偵測其關鍵特徵，擷取並匹配前後照片關鍵特徵點，在照片辨識方面使用YOLO的深度學習演算法，實現可靠地識別照片中的車輛並在它們周圍放置一個界定框，對於光達資料則必須過濾並剪裁

所需部分，其後執行點雲資料分群，透過照片所鎖定的界定框及光達的分群資料，採用2D-3D傳換達成將光達與攝影機資料重疊達成融合的目地，車輛行進時系統可以鎖定前車物件界定框計算出與前車可能碰撞時間。模擬結果可顯示出結合光達及相機兩個感測器所獲得資料，即時計算出與前車碰撞時間，可完整融合相機及光達優點。