1. Images haute résolution : le module caméra 2 mégapixels peut capturer des images avec une résolution de 1600 x 1200 pixels, fournissant des images de haute qualité pour votre projet. Cela le rend idéal pour les applications nécessitant des images claires et nettes, telles que les systèmes de surveillance et la robotique.
2. Capacités de zoom améliorées : avec un capteur haute résolution, le module de caméra 2 mégapixels peut fournir de meilleures capacités de zoom, vous permettant de zoomer sur des zones d'intérêt spécifiques sans perdre la qualité de l'image. Cela le rend idéal pour les applications nécessitant des images détaillées d’une zone particulière, telles que les systèmes d’inspection industrielle.
3. Performances en basse lumière : de nombreux modules de caméra 2 mégapixels sont dotés de fonctionnalités avancées qui contribuent à améliorer les performances en basse lumière. Cela signifie que votre appareil photo sera capable de capturer des images claires et nettes même lorsque les conditions d'éclairage ne sont pas idéales. Cette fonctionnalité est importante pour les applications telles que les systèmes de sécurité et les appareils de vision nocturne.
4. Taille et coût : les modules de caméra 2 mégapixels sont de petite taille et abordables, ce qui les rend idéaux pour les appareils électroniques grand public tels que les smartphones et les tablettes. Grâce à un module caméra haute résolution, les utilisateurs peuvent prendre des photos et des vidéos de haute qualité sans avoir à dépenser beaucoup d'argent.
Si vous recherchez un module de caméra de haute qualité pour votre projet, un module de caméra 2 mégapixels est une option abordable et fiable. Avec son capteur haute résolution, ses capacités de zoom améliorées, ses performances en faible luminosité et sa petite taille, il est idéal pour une large gamme d'applications.
Chez Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd., nous sommes spécialisés dans la production de modules de caméra de haute qualité, notamment des modules de caméra 2 mégapixels. Nos produits sont reconnus pour leur fiabilité, leur prix abordable et leurs performances. Si vous avez des questions sur nos produits ou services, veuillez visiter notre site Web àhttps://www.vvision-tech.comou contactez-nous auvision@visiontcl.com.
1. L. Lu et al. (2019). Une méthode adaptative de super-résolution multi-images pour la vidéo codée HEVC. Transactions IEEE sur les circuits et systèmes pour la technologie vidéo, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park et coll. (2018). Détection d'objets basée sur l'apprentissage profond à l'aide de YOLOv2 pour les applications en temps réel. Accès IEEE, 6, 73837-73845.
3. S. Kim et coll. (2017). Un algorithme de segmentation d'objets vidéo en temps réel basé sur le flux optique et la fusion binaire spatialement adaptative. Capteurs, 17(7), 1531.
4. M. Li, et al. (2016). Suivi visuel robuste avec sélection de classificateur dynamique basée sur les fougères aléatoires. Journal de l'imagerie électronique, 25(1), 013024.
5. R. Lang et coll. (2015). Estimation de pose en temps réel pour l'asservissement visuel à l'aide d'une plate-forme embarquée multicœur. Journal de robotique de terrain, 32(4), 587-607.
6. J. Wang et coll. (2014). Calcul efficace de la factorisation matricielle non négative pour la reconnaissance faciale. Journal de l'imagerie électronique, 23(3), 033016.
7. K. Zhang et al. (2013). Une enquête sur les progrès récents en matière de reconnaissance faciale. Journal de l'Institut Franklin, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu, et al. (2012). Un système de suivi multi-caméras basé sur des filtres à particules et des filtres de Kalman. Capteurs, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim et coll. (2011). Système de détection et de reconnaissance de visages en temps réel pour plateformes embarquées. Journal de l'imagerie électronique, 20(3), 033013.
10. X. Xu, et al. (2010). Détection et suivi robustes des piétons en vidéosurveillance. Transactions IEEE sur les circuits et systèmes pour la technologie vidéo, 20(5), 740-745.