相机标定与3D重建(opencv-python实现)
文章目录
- 1. 相机标定的四个坐标系以及转换关系
- 1.1 四个坐标系介绍
- 1.1.1 世界坐标系(X~w~, Y~w~, Z~w~)
- 1.1.2 摄像机坐标系(X~c~, Y~c~, Z~c~)
- 1.1.3 图像坐标系(x,y)
- 1.1.4 像素坐标系(u,v)
- 1.2 简单知识介绍
- 1.3 图像坐标系与像素坐标系的关系
- 1.4 世界坐标系与摄像机坐标系的关系
- 1.5 摄像机坐标系、图像坐标系和像素坐标系三者之间的关系
- 1.6 总结
- 2 畸变模型
- 2.1 产生原因
- 2.2 径向畸变
- 2.3 切向畸变
- 3 张正友标定算法详解
- 3.1 相机标定的目的
- 3.2 计算单应性矩阵
- 3.3 计算内参数矩阵
- 3.3 计算外参数矩阵
- 3.4 最大似然估计
- 4 张正友相机标定python实现
- 4.1 准备好一系列相机标定
- 4.2 对每张图片提取角点信息
- 4.3 提取亚像素角点信息
- 4.4 画出角点
- 4.5 相机标定
- 4.6 标定结果评价,计算误差
- 4.7 对原图像进行校正
- 4.8 最终代码
1. 相机标定的四个坐标系以及转换关系
1.1 四个坐标系介绍
1.1.1 世界坐标系(Xw, Yw, Zw)
- 为了描述相机位置而被引入的
- 标定时确定标定物的位置
- 作为双目视觉的系统参考系,给出两个摄像机对世界坐标系的关系,从而求出相机之间的相对关系
- 作为重建得到三维坐标的容器,重放重建后的物体的三维坐标
1.1.2 摄像机坐标系(Xc, Yc, Zc)
摄像机坐标系是摄像机站在自己角度上衡量的物体的坐标系。摄像机坐标系的原点在摄像机的光心上,z轴与摄像机光轴平行。
1.1.3 图像坐标系(x,y)
主要用于表征从摄像机坐标系向图像坐标系的透视投影关系,特点为连续,原点位于摄像机光轴与成像平面的焦点上
1.1.4 像素坐标系(u,v)
我们能从摄像机得到的真实信息,特点为离散,原点位于图像的左上角,其实是存储器的首地址
1.2 简单知识介绍
上图是针孔摄像机的基本模型。平面π称为摄像机的像平面,点Oc称为摄像机中心(或光心),f成为摄像机的焦距,Oc为端点且垂直于像平面的射线成为光轴或主轴,主轴与像平面的交点p是摄像机的主点
1.3 图像坐标系与像素坐标系的关系
如上图所示,像素坐标系u-v的原点为O0,图像坐标系x-y的原点O1在像素坐标系u-v的坐标为(u0,v0),dx和dy分别表示每个像素在横轴x和纵轴y的物理尺寸则图像坐标系和像素坐标系的坐标关系如下所示:
写成矩阵形式:
1.4 世界坐标系与摄像机坐标系的关系
世界坐标系的坐标可以通过刚体变换(旋转以及平移转换)为摄像机坐标系的坐标,如下图所示
可表现为如下:
我们将旋转矩阵R以及平移矩阵T称之为摄像机的外参数
R可以表示为分别绕X,Y,Z轴旋转的效果之和,R=r1r2r3如下图所示:
1.5 摄像机坐标系、图像坐标系和像素坐标系三者之间的关系
摄像机坐标系中的坐标通过透视投影(用中心投影法将形体投射到投影面上)变为图像坐标系中的坐标
由简单的相似三角形可以得到
写成矩阵的形式为:
再由像素坐标系和图像坐标系的关系可得,中间矩阵也称为摄像机的内参矩阵:
1.6 总结
世界坐标通过刚体变换(旋转和平移)得到摄像机坐标,摄像机坐标系通过透视投影转换为图像坐标,图像坐标离散化可得像素坐标
将以上步骤整理得:
其中
1.第一个矩阵中的四个参数称之为相机的内部参数,因为他们只与相机有关
2.第二个矩阵的两个参数称之为相机的外部参数,只要世界坐标系的相对位置关系发生改变,它们就会改变,每一张图片的R、T都是唯一的
3.单目摄像机标定就是在已知像素坐标系下的坐标和世界坐标系下的坐标求解内部参数的过程
可以简化为:
其中s就是Zc,称之为尺度因子,m为图像坐标系的坐标,A为内参矩阵,M为世界坐标系中的坐标
为了能够更好的理解相机内参,举个实例:
现以NiKon D700相机为例进行求解其内参数矩阵:
就算大家身边没有这款相机也无所谓,可以在网上百度一下,很方便的就知道其一些参数——
焦距 f = 35mm 最高分辨率:4256×2832 传感器尺寸:36.0×23.9 mm
根据以上定义可以有:
u0= 4256/2 = 2128 v0= 2832/2 = 1416 dx = 36.0/4256 dy = 23.9/2832
fx = f/dx = 4137.8 fy = f/dy = 4147.3
分辨率可以分为显示分辨率与图像分辨率两个方向:
显示分辨率(屏幕分辨率)是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素有多少
图像分辨率则是单位英寸中所包含的像素点数,其定义更趋近于分辨率本身的定义
2 畸变模型
2.1 产生原因
采用理想针孔模型,由于通过针孔的光线少,摄像机曝光太慢,在实际使用中均采用透镜,可以使图像生成迅速,但代价是引入了畸变。两种主要的失真是径向失真和切向失真,而在张氏标定中,只关注径向畸变。
2.2 径向畸变
产生原因是光线在远离透镜中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲,主要包括桶形畸变和枕形畸变:
其在真实照片中是这样的:
它可以被如下方法校正:
其中k1,k2表示径向畸变的系数,r表示图像坐标到原点的距离
2.3 切向畸变
产生的原因透镜不完全平行于图像平面,这种现象发生于成像仪被粘贴在摄像机的时候:
3 张正友标定算法详解
3.1 相机标定的目的
- 进行摄像机标定的目的:求出相机的内、外参数,以及畸变参数
- 标定相机后通常是想做两件事:一是由于每个镜头的畸变程度各不相同,通过相机标定可以矫正这种镜头畸变;另一个就是根据获得的图像重构三维场景
3.2 计算单应性矩阵
设三维世界坐标的点为X=[X,Y,Z,1]T,二维相机平面像素坐标为m=[u,v,1]T,所以标定用的棋盘格平面到图像平面的单应性关系为:
其中s为尺度因子,A为摄像机内参数,R为旋转矩阵,T为平移向量。其中
c是描述两个特征坐标轴倾斜角倾斜角的参数(两个坐标轴相互垂直时,c = 0,则默认情况下这个c都是为0)。
张氏标定法中,假设模型平面在世界坐标系中Z坐标为0,也就是我们把世界坐标系的原点定在物体上。则可得
我们把K[r1 r2 t]叫做单应性矩阵H,被定义为一个平面到另一个平面的投影映射
H是一个齐次矩阵,所以有8个未知数,至少需要8个方程,每对对应点能提供两个方程,所以至少需要四个对应点,就可以算出世界平面到图像平面的单应性矩阵H。
3.3 计算内参数矩阵
由上式可得
由于旋转矩阵是个酉矩阵,r1和r2正交,可得
代入可得:
即每个单应性矩阵能提供两个方程,而内参数矩阵包含5个参数,要求解,至少需要3个单应性矩阵。为了得到三个不同的单应性矩阵,我们使用至少三幅棋盘格平面的图片进行标定。通过改变相机与标定板之间的相对位置来得到三个不同的图片。为了方便计算,定义如下:
可以看到,B是一个对称阵,所以B的有效元素为六个,让这六个元素写成向量b,即
可以推导得到
利用约束条件可以得到:
通过上式,我们至少需要三幅包含棋盘格的图像,可以计算得到B,然后通过cholesky分解,得到相机的内参数矩阵K。
3.3 计算外参数矩阵
3.4 最大似然估计
张正友在论文中提到,前面的这些数学原理和推导并没有太多的物理意义,仅仅是为后面的极大似然优化提供了一个初值。
极大似然估计是一种估计总体未知参数的方法,它主要用于点估计问题。说穿了就是一句话:就是在参数空间中选取使得样本取得观测值的概率最大的参数。
假设我们得到了模型平面的n幅图片,模型平面上有m个点,假设图像上像素点的噪声服从独立的同一分布,下面给出极大似然优化问题:
其中表示Mj在第i副图像上的投影
4 张正友相机标定python实现
在张正友相机标定中,一般分为以下的步骤:
- 准备一系列来相机标定的图片
- 对每张图片提取角点信息
- 由于角点信息不够精确,进一步提取亚像素角点信息
- 在图片中画出提取出的角点
- 相机标定
- 对标定结果评价,计算误差
- 使用标定结果对原图片进行校正
4.1 准备好一系列相机标定
在本次实验中我们选取的是opencv官方在github上提供的图片`
opencv/samples/data/left01-left14.jpg
4.2 对每张图片提取角点信息
# 导入图像
a = cv2.imread('E:/3Dreconstruction/camera calibration/chess/left14.jpg')
# 进行颜色空间的转换
b = cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 提取角点信息,表示每行角点的个数为9,每列角点的个数为6
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(b, (9, 6))
# ret为标志位,用来检测是否检测到所有棋盘内角点
print(ret)
4.3 提取亚像素角点信息
# 迭代的终止标准
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
# 提取亚像素角点信息
corners2 = cv2.cornerSubPix(b, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
4.4 画出角点
# 画出角点
cv2.drawChessboardCorners(a, (9, 6), corners2 ,False)
cv2.namedWindow('winname', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('winname', a)
cv2.waitKey(0)
得如下图像:
4.5 相机标定
# 相机标定的核心
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(op, imgpoints, b.shape[::-1], None, None)
# ret为极大似然函数的最小值
# mtx是内参矩阵
# dist为相机的畸变参数矩阵
# rvecs为旋转向量
# tvecs为位移向量
4.6 标定结果评价,计算误差
tot_error = 0
for i in range(len(op)):imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(op[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist) #对空间中的三维坐标点进行反向投影error = cv2.norm(imgpoints[i], imgpoints2, cv2.NORM_L2) / len(imgpoints2) # 平均平方误差(重投影误差)tot_error += errorprint(ret, (tot_error / len(op))**0.5)
4.7 对原图像进行校正
h, w = a.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (h, w), 1) # 校正内参矩阵
dst = cv2.undistort(a, mtx, dist, None)
# undistort
mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx, dist, None, newcameramtx, (w, h), 5) # 用于计算畸变映射
dst = cv2.remap(a, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR) # 把求得的映射应用到图像上
np.savez("outfile", mtx, dist)
a = cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dst = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.subplot(121), plt.imshow(a), plt.title('source')
plt.subplot(122), plt.imshow(dst), plt.title('undistorted')
plt.show()
得到校正结果
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190622145959192.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTE1MzgwMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70
4.8 最终代码
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import time
import os# 程序流程# 1.准备好一系列来相机标定的图片# 2.对每张图片提取角点信息# 3.由于角点信息不够精确,进一步提取亚像素角点信息# 4.在图片中画出提取出的角点# 5.相机标定# 6.对标定结果评价,计算误差# 7.使用标定结果对原图片进行校正path = 'E:/3Dreconstruction/camera calibration/chess2' # 文件路径
objp = np.zeros((9 * 6, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:9, 0:6].T.reshape(-1, 2) * 10
# mgrid是meshgrid的缩写,生成的是坐标网格,输出的参数是坐标范围,得到的网格的点坐标
op = [] # 存储世界坐标系的坐标X,Y,Z,在张正友相机标定中Z=0
imgpoints = [] # 像素坐标系中角点的坐标
for i in os.listdir(path):#读取每一张图片file = '/'.join((path, i))a = cv2.imread(file)b = cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 确定输入图像中是否有棋盘格图案,并检测棋盘格的内角点ret, corners = cv2.findChessboardCorners(a, (9, 6), None)criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)if ret == True: # 如果所有的内角点都找到了corners2 = cv2.cornerSubPix(b, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria) # 提取亚像素角点信息imgpoints.append(corners2)op.append(objp)# 相机标定的核心
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(op, imgpoints, b.shape[::-1], None, None)
# ret为极大似然函数的最小值
# mtx是内参矩阵
# dist为相机的畸变参数矩阵
# rvecs为旋转向量
# tvecs为位移向量
tot_error = 0
for i in range(len(op)):imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(op[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist) #对空间中的三维坐标点进行反向投影error = cv2.norm(imgpoints[i], imgpoints2, cv2.NORM_L2) / len(imgpoints2) # 平均平方误差(重投影误差)tot_error += error
# print(ret, (tot_error / len(op))**0.5)
# cv2.namedWindow('winname', cv2.WINDOW_NORMAL)
# cv2.imshow('winname', a)
# cv2.waitKey(0)
"""下面是校正部分"""
h, w = a.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (h, w), 1) # 校正内参矩阵
dst = cv2.undistort(a, mtx, dist, None)
# undistort
mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap(mtx, dist, None, newcameramtx, (w, h), 5) # 用于计算畸变映射
dst = cv2.remap(a, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR) # 把求得的映射应用到图像上
# crop the image
# x, y, w, h = roi
# dst = dst[y:y + h, x:x + w]
# print(mapx.shape)
# print(mapy)
np.savez("outfile", mtx, dist)
a = cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dst = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# print(roi)
plt.subplot(121), plt.imshow(a), plt.title('source')
plt.subplot(122), plt.imshow(dst), plt.title('undistorted')
plt.show()
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原标题:【外汇早评】日本央行会议纪要不改日元强势近两日日元大幅走强与近期市场风险情绪上升,避险资金回流日元有关,也与前一段时间的美日贸易谈判给日本缓冲期,日本方面对汇率问题也避免继续贬值有关。虽然今日早间日本央行公布的利率会议纪要仍然是支持宽松政策,但这符…...
2024/5/4 23:54:56 - 【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响
原标题:【原油贵金属早评】欧佩克稳定市场,填补伊朗问题的影响近日伊朗局势升温,导致市场担忧影响原油供给,油价试图反弹。此时OPEC表态稳定市场。据消息人士透露,沙特6月石油出口料将低于700万桶/日,沙特已经收到石油消费国提出的6月份扩大出口的“适度要求”,沙特将满…...
2024/5/4 23:55:05 - 【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议
原标题:【外汇早评】美欲与伊朗重谈协议美国对伊朗的制裁遭到伊朗的抗议,昨日伊朗方面提出将部分退出伊核协议。而此行为又遭到欧洲方面对伊朗的谴责和警告,伊朗外长昨日回应称,欧洲国家履行它们的义务,伊核协议就能保证存续。据传闻伊朗的导弹已经对准了以色列和美国的航…...
2024/5/4 23:54:56 - 【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡
原标题:【原油贵金属早评】波动率飙升,市场情绪动荡因中美贸易谈判不安情绪影响,金融市场各资产品种出现明显的波动。随着美国与中方开启第十一轮谈判之际,美国按照既定计划向中国2000亿商品征收25%的关税,市场情绪有所平复,已经开始接受这一事实。虽然波动率-恐慌指数VI…...
2024/5/4 23:55:16 - 【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试
原标题:【原油贵金属周评】伊朗局势升温,黄金多头跃跃欲试美国和伊朗的局势继续升温,市场风险情绪上升,避险黄金有向上突破阻力的迹象。原油方面稍显平稳,近期美国和OPEC加大供给及市场需求回落的影响,伊朗局势并未推升油价走强。近期中美贸易谈判摩擦再度升级,美国对中…...
2024/5/4 23:54:56 - 【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破
原标题:【原油贵金属早评】市场情绪继续恶化,黄金上破周初中国针对于美国加征关税的进行的反制措施引发市场情绪的大幅波动,人民币汇率出现大幅的贬值动能,金融市场受到非常明显的冲击。尤其是波动率起来之后,对于股市的表现尤其不安。隔夜美国股市出现明显的下行走势,这…...
2024/5/4 18:20:48 - 【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温
原标题:【外汇早评】美伊僵持,风险情绪继续升温昨日沙特两艘油轮再次发生爆炸事件,导致波斯湾局势进一步恶化,市场担忧美伊可能会出现摩擦生火,避险品种获得支撑,黄金和日元大幅走强。美指受中美贸易问题影响而在低位震荡。继5月12日,四艘商船在阿联酋领海附近的阿曼湾、…...
2024/5/4 23:54:56 - 【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势
原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...
2024/5/4 23:55:17 - 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年
原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...
2024/5/4 23:55:06 - 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜
原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...
2024/5/4 23:54:56 - 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!
原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/5/4 23:55:06 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/5/4 2:59:34 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/5/4 23:55:16 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/5/4 23:54:58 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/5/4 23:55:01 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/5/4 23:54:56 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57