相機焦距距離的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

全圖解 馬上提昇功力的57個攝影妙方：一目了然的專業級表現手法!

為了解決相機焦距距離的問題，作者上田晃司 這樣論述：

※ 初學者也ok，從基礎開始的各式攝影know-how滿載 ※ 以「圖解」的方式，幫助讀者迅速理解構圖、對焦、光圈、快門等抽象的概念 ※ 一個跨頁示範1～2個主題，方便讀者按圖索驥，分次到位與學習 ※ 用大量的「實拍範例」，搭配簡單扼要的重點說明，提昇學習成效 ※ 就算用手機拍也能夠受用的扎實攝影觀念與技巧，全都濃縮在本書當中 　　｜看了本書您將可以獲得｜ 　　1. 57個立竿見影的攝影妙方 　　2. 豐富教學經驗暢銷作家親撰的攝影絕活 　　3. 破除許多拍照方面的困惑與疑慮 　　4. 學會怎麼捕捉下眼前的每一道美景 　　5. 融會貫通並且活用在手機攝影上 　　6. 懂得思考與分析不同情

境的最佳拍法 　　7. 讓自己的攝影作品更上一層樓的秘訣 　　在這個因為智慧型手機的緣故，幾乎人人都在拍照的年代裡，攝影儼然已經是一場不分男女老少的全民運動了。 　　然而，要怎麼樣活用手中的各式攝影器材，拍出令親友稱羨不已的美照，可就需要經過一番磨練與長久經驗的累積才行。 　　對於忙碌的現代人來說，卻不見得有足夠的時間可以參加動輒數周甚至是數個月的攝影課程，此時，本書就是一個最棒的「個人攝影家教」。 　　由知名攝影名家／暢銷作家「上田晃司」親自操刀所有的拍攝與內容撰稿，以「全圖解」的形式，把各種曾經讓許多人打退堂鼓，不得其門而入的「光圈」、「快門」、「感光度」、「構圖」、「對焦」、「景

深」、「光影」、「色溫」等各式抽象的概念，全都用最簡單易懂的「圖例」、「實拍照」與「重點提示」，讓每一位讀者都可以迅速吸收與學習名家的攝影know-how，飛快提昇自己的攝影功力。 各界名人 誠摯推薦 　　十面埋伏、阿默 Mookio、陳漢榮 Herman Chen、黑麵

相機焦距距離進入發燒排行的影片

自駕車感測器訊號融合與碰撞時間偵測之研究

為了解決相機焦距距離的問題，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。

大自然動態攝影技巧全書：以四季美景、花朵、野鳥、昆蟲為題材，拍出震撼人心的影片

為了解決相機焦距距離的問題，作者菅原安 這樣論述：

　　從相片邁向影片的第一步 　　日本自然影像作家所寫的大自然攝影指南書 　　大自然中有許多值得一拍的景物，花草樹木、日月星辰、昆蟲飛鳥…… 　　不同時節的自然風景有著各自吸引人的魅力， 　　除了照片以外，要不要試著把大自然的魅力拍攝成影片來呈現呢？ 　　本書即是累積30年自然攝影經驗的作者所分享的動態影片攝影技巧。 　　書中從櫻花的拍攝開始，教導拍攝風景的攝影技巧，包括花朵、黎明、黃昏、星空等。接著深入講解到野鳥、昆蟲等等的技巧。從相機的基本操作與設定一步步從頭解析，涵蓋縮時攝影、高速攝影、定點攝影，搭配大量的圖片解說以及Youtube示範影片，一定能讓想嘗試拍攝大自然影片的人更快上手

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基於視覺的移動車輛速度偵測嵌入式系統

為了解決相機焦距距離的問題，作者張先道 這樣論述：

本研究的目的是實現一個基於視覺的嵌入式系統，此系統可以檢測機車後方移動車輛的移動速度，並且測量車輛的相對速度和位置，使得機車駕駛可以知道後方是否有危險車輛。本系統使用卷積神經網路偵測機車駕駛後方的車輛，並且提出了車頭擷取方法得到車輛的車頭部位來做為車輛追蹤的參考範圍。在車輛追蹤上，使用光流法來進行車輛追蹤。在量測後方來車與機車駕駛的相對速度上，基於相機焦距與車輛距離的關係來量測車輛與機車駕駛之間的相對速度。由於光流容易受到光線以及雜訊的影響，因此使用光流點的質心來增強光流點的穩定性，使得車輛測速具有穩健性。在光流離群值方面，由於影像金字塔具有線性比例放大的關係，每個光流點與光流點的質心之間的

距離應為線性放大，若有光流點與光流質心之間的距離不為線性放大，表示此光流點為離群值。為了使整體的系統可以在嵌入式系統上達到即時影像運算，除了使用神經運算棒加速神經網路推理之外，也提出了非同步模式搭配光流法，使得神經網路推理的速度更快。在光流運算當中，利用任務優先級分配以及多執行緒來加速光流運算，使得整體的系統達到即時運算。使用白天的行車紀錄器影像測試本篇論文的系統之後，在平坦的道路上面所測出來的速度與實際速度的相對誤差為14.72%，將此系統移植到樹莓派上後，能夠平均以每秒30幀的幀率進行即時的後方來車測速。