Об'єктив «риб'яче око» M12 1.56 мм з адаптером для камери Raspberry Pi - ArduCam LN031

Опис продукту: Об'єктив Fisheye M12 1.56 мм з адаптером для камери Raspberry Pi - ArduCam LN031

Ширококутний об'єктив з ефектомРиб'яче око, кут огляду становить180°Фокусна відстань становить1,56 мм, а діафрагма F2. Спосіб встановленняМ12, у комплект входить адаптер, який дозволяє підключити його до камериШтаб-квартира Raspberry Pi. Розміри об'єктива такі Φ 20 x 17,3 мм.

Технічні характеристики об'єктива

• Модель: M25156H18
• Формат: 1/2,3 дюйма
• Фокусна відстань: 1,56 мм
• Діафрагма: F2
• Кут огляду: 180° (горизонтально) для камери Raspberry Pi HQ, 140° (горизонтально) для камери Raspberry Pi V1 / V2
• Кріплення: M12
• Задня фокусна відстань: 4,3 мм
• M.O.D (мінімальна відстань від об'єкта): 0,2 м
• Розміри: Φ 20 x 17,3 мм
• Вага: 7 г

Об'єктив ArduCam «риб'яче око» для камери Raspberry Pi HQ.

Високоякісний надширококутний об'єктив для модулів ArduCam

Представленолінза риб'яче окоВін розроблений для камер з різьбленням об'єктива M12. Це означає, що його також можна успішно використовувати з камерами Raspberry Pi серії HQ за допомогою адаптера, що входить до комплекту.

Горизонтальний кут огляду оптики становить 180^oпри використанні з камерою Raspberry Pi HQ або 140^oпри монтажі на модуль камери Raspberry Pi V1. Фокусна відстань становить 1,56 мм, а числова апертура — F/2.0

Приклади використання об'єктива типу «риб'яче око» на 180 градусів^o

Об'єктив «риб'яче око» M12 1.56 мм з адаптером для камери Raspberry Pi - ArduCam LN031Це дозволяє записувати зображення з дуже широкого кута, що дає змогу контролювати всю кімнату за допомогою лише однієї камери. Варто встановити її, наприклад, у кутку кімнати або офісу, щоб усі двері та вікна знаходилися в полі зору записуючого пристрою. Це допоможе уникнути сліпих зон, що є критично важливим у приміщеннях, захищених таким чином.

При використанні оптики, такої якриб'яче око лінза«огинає» краї зображення, тому найкраща роздільна здатність досягається в центральній частині поля зору. Це особливо важливо, коли камера використовується для автоматичного розпізнавання об’єктів (наприклад, тексту) за допомогою систем штучного інтелекту – у деяких випадках варто розглянути використання методів корекції геометрії зображення («випрямлення»).