原创 阵列相机应用篇之新春伊始，为您保驾护航

春雨润泽，万物复苏，全国高风险区清零，我们有理由相信今后会越来越好。

长这么大，首次在异地过了个年，年前觉得多少会有些凄凉，不过现在看来，我已经慢慢适应了身在异乡的感觉。是的，凡是都有头一次，我们只有不断的去适应和接受新鲜的事和物，才能跟上岁月的步伐，保持一个不断探索的年轻的心。

有人说短视频会毁掉下一代，也有人曾经说过80后是垮掉的一代。我们现在无法断定下一代是否会被毁掉，但可以肯定的是80后没有垮掉。不能否认，为了吸引眼球，有些人丧失了道德底线，装疯卖傻；但是短视频也给大部分有才能的人了一个得以展示的平台。是的，一个平台而已，林子大了，什么鸟都会有的。我们不能因噎废食，以偏概全。只不过如同哆啦A梦的任意门，打开后，可以看到各个地方的景象，有的人选择了大好河山，有的人选择了阴沟乱岗。

    不管你愿意不愿意，视频时代已经到来了，而神经网络也很好的起到了推波助澜的作用。人脸识别，车牌识别，行为识别等等这些，已经慢慢走进了人们的日常生活。重庆观音桥的巨幕显示屏毫无意外的成为了网红打卡点，上海迪士尼的飞跃地平线也是排队时间最长的项目之一。在某种程度上来说，视觉给人带来的的刺激效果远远大于其他感官。正如微信的开机画面，我们有一颗想一览无余的心。

    视频的采集离不开相机，且不论华为拍的月亮是否真实，但是其追求的理念还是好的，想看的远一些，清晰一些，无论白天还是夜晚。单个镜头不能满足，就用多个来凑，横排，竖排，浴霸排，毕竟人多力量大。但是手机上的镜头并不真正意义上的阵列相机，它的每个镜头的所起的作用不同，简单的说可以分为主摄加辅摄或主摄加副摄。而阵列相机，是由多个镜头按一定规律排列而成，各个镜头的焦距可以相同也可以不同，然后由后端的服务器将各个镜头的视频拼接合成为一个整体图。目前市场上，视场角到180°左右基本就够用了。阵列相机的后端需要接拼接融合服务器，而该服务器的的难点在于需要处理的视频数据量大，以及各个镜头间的色差处理，还有两个镜头视频拼接处的接缝处理。实现方式可以是软拼接，比如GPU，或者是硬拼接，比如FPGA。两者各有各的好处，软拼接开发时间相对短，算法变更也较容易。硬拼接，开发时间长，但是效果会相对好些。

   下面是几幅实际应用的图像，使用的是硬拼接，由4到6路4K镜头的输出图像拼接而成。实际应用中合成视频图像长度为7680，高度在1500左右。为了在网页上很好显示，进行了一定程度的缩放，点击图片可放大。

                                                       机场（一）

                                                       机场（二）

                                                      机场（二）夜视图

                                                      机场（二）AI识别

                                                      街道（一）