身边扛着相机玩摄影的人越来越少了，电子城里的摄影器材店也关停、转行了很多，很多关注摄影的朋友都会感受到摄影圈正在萎缩。
事实确实是这样的，从日本相机影像器材工业协会的统计数据来看，2022年度数码相机出货量对比2010年，出货体量只是2010年的1/15。从这个数据上完全可以反映出来，相机用户肯定是呈现递减状态的，玩相机的人确实在减少。
在这里，安装在赛道沿线特定位置的数码相机有助于捕捉每个运动员在比赛不同阶段的图像，使其更容易确定获胜者。
那二者有什么区别呢？
背景是照片中不可忽视的一部分。在拍摄时，要注意背景是否干净整洁。避免在照片中出现不必要的干扰物，如垃圾桶、电线杆等。如果无法避免背景杂乱，可以使用虚化背景的方式，将焦点放在主体上，使背景模煳，突出主体的清晰度。
数码相机可以在运动员之间进行时间比较，并跟踪不同田赛项目的覆盖距离。组织者必须确保在田径比赛中使用数码相机符合有关数据保护的道德标准和法律要求。
1.制作工艺不同：传统相机使用银盐感光材料即胶卷作为载体，拍摄后的胶卷要经过冲洗才能得到照片，拍摄后无法知道照片拍摄效果的好坏，而且不能对拍摄不好的照片进行删除。数码相机不使用胶卷，而是使用电荷耦合器CCD元件感光，然后将光信号转变为电信号，再经模/数转换后记录于存储卡上，存储卡可反复使用。由于数码相机拍摄的照片要经过数字化处理再存储，拍摄后的照片可以回放观看效果，对不满意的照片可以立即删除重拍。拍摄后把数码相机与电脑连接，可以方便地将照片传输到电脑中并进行各种图像处理，制作Web页或直接打印输出，这是数码相机与传统相机的主要区别。
其中作为最基础的 135 相机肯定是初学者们的首选，因为 135 相机的体积大小和现代数码相机差不多大小，在操作方式上，135 相机又分为单反相机、旁轴相机、紧凑型相机（傻瓜相机）等，也同样和现在的数码相机差不多，因此对于刚刚接触胶片相机的同学们来说是非常容易上手的。
摄像机还可以在田赛期间监测多名运动员，从而能够精确测量成绩和覆盖的距离。数码相机使裁判能够准确测量跳高运动员达到的高度或跳远运动员的距离。这些精确的测量在世界纪录赛事中尤为重要。
推荐指数：★★★☆☆
微单与单反的区别:微单相机没有“反”取消了单反相机的反光板、独立的对焦组件、和取景器。使用电子取景器。
这里使用框架构图拍照，将被拍摄者置于屏幕内叁分之二的画面，让被拍摄者作为前景让照片更有层次。再加上荣耀Magic 5 Pro人像模式的强大影像算法，用出色的感光性能助力你在不同光线场景下拍出清晰好看的照片。
赛事组织者需要培训裁判员，以准确解读数码相机的录像。此外活动必须有明确的指导方针，规定如何使用所收集的录像，并制定审查有争议的决定的程序。
推荐指数：★★★★☆
奥之心OM-1采用了新处理器TruePic X，其高速运算处理性能是TruePic IX的3倍左右，很大程度上促进了功能的进步，例如缩短了高分辨率模式拍摄的处理时间和增强了慢速快门效果的实时ND等。另外，开发人员称新处理器深度学习算力是之前的60倍，未来固件还有提昇空间。
画面亮，雾感明显，画质不清晰
我们可以看到如今相机的图像处理器已经不是单纯ISP，由于视频性能不断加强，需要集成更多编解码器。此外，为了提昇AI算力，芯片上还需要集成AI处理器单元，当然也有索尼α7R V那样外挂AI芯片，作为提昇算力的过渡方桉。未来处理器会向“SoC”方向高集成化发展，形成影像用途的微小型系统，比以往更复杂更强大。
像下面这种清晰有质感的夜景照片，是如何拍出的呢？以下5个思路可以参考
手机相机的焦点不仅起到对焦作用，它也是测光点 ▼
自动对焦技术的发展和普及不仅仅局限于手机拍摄领域，在很多其他的应用场景中也得到了广泛的应用。比如，在数字相机、摄像机、监控设备、机器人等领域中，自动对焦技术也被广泛应用。除此之外，自动对焦技术在医疗、航空等领域也有着重要的应用，比如用于医疗成像、航空监测等方面，这些应用都需要高精度的自动对焦技术来保证成像质量和数据准确性。
另外，索尼AI应用相比其他厂商更多。α7R V的自动白平衡功能与AI智能识别同步发展，配合机身前部的IR传感器，AI智能芯片还有助于在光照不足（如背阴）环境下实现更准确的白平衡。
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（2)在成本上，消费者要购买底片,又要洗成照片，又需要底片的冲费与相纸的费用，每一卷负片所要花费的成本大约是80元上下。
一、增强决策能力
二、公平竞赛
叁、加强训练
五、高效的计时
一、起点和终点的评判
二、野外活动
叁、观众体验
五、药物测试
一、隐私的关注
二、伦理问题
一、法律影响
最后，应提供足够的资金，以确保数码相机系统得到有效的安装和维护，使所有参与田径比赛的人都有平等的机会。
【1】.Linsenmeyer, L. M. (2013). Instant replay: Why sports media is changing the game. Routledge.
【2】.Falco, C., Bergamini, E., & Fantozzi, S. (2018). Evaluation of physical activity with digital cameras. Journal of ambient intelligence and humanized computing, 1-12.
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【4】.Zinn, C., Schranz, C., & Gimpl, M. (2017). High-speed motion capture using low-cost digital camera technology: application to running and jumping. Journal of Biomechanics, 51, S44.
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