摄影的实习报告

摄影的实习报告

在人们素养不断提高的今天，报告的使用频率呈上升趋势，要注意报告在写作时具有一定的格式。你还在对写报告感到一筹莫展吗？以下是小编为大家整理的摄影的实习报告，仅供参考，希望能够帮助到大家。

xx年1月我开始大学毕业前的实习工作。本次实习的目的主要在于应用所学市场营销的基本理论知识体验销售的基本技能。丰富个人的社会阅历，进一步培养自己的业务水平，与人相处的技巧，团队协作能力，尤其是观察、分析和解决问题的实际工作能力与经验。以便提高自己的综合素质。希望能帮助自己以后更加顺利的融入社会，投入到工作当中。

对于刚踏出校园的我们一切显得那么单薄，总觉得学市场营销最差也就是做销售，总觉得自己一定能做好。可是在找工作的时候，总是有这样那样的问题，在经过无数次找工作失败的挫折后，一个很偶然的机会来到了唯一视觉，并下定决心要好好干。

公司介绍：

唯一视觉新派摄影顾名思义就是婚纱店，是一家全国连锁店，成立于xx年由唯一视觉工作室演变而来，公司经营项目有最初的艺术婚纱摄影发展到集主题开发，人员培训，管理策划，后期输出制作等项目为一体的摄影集团，集团拥有顶级团队，至今在全国已拥有多家直营店和加盟店。

我所在的延安唯一视觉新派摄影位于陕西省延安市中心中延国际十一楼，规模属于中小级，占地一千多平方米。我们店主要针对的是婚纱、写真、孕妇照、全家福等。我们的经营理念是：把最好的给最爱的。 ……此处隐藏32246个字……内定向、模型的相对定向、模型的绝对定向、核线影象生成、匹配预处理、影象匹配、匹配结果的编辑、DEM生成、DOM及等高线影象生成、叠加影象生成、矢量测图、图廓整饰等。 通过本次实习使学生掌握摄影测量的内涵、摄影测量的基础知识、解析摄影测量原理与方法、双像解析摄影测量，了解并能够理论与实际相联系，解决实际生产中的问题。 在完成以上的内容后，我们紧接着要做的是编写K平均区域分割程序，其基本原理是将图像初步分成K个区域，计算每个区域的灰度平均值，将图像中每一像素分别与K个区域灰度平均值进行比较，差值最小的区域与该像素最为接近，该像素分配给对应区域。整个图像扫描完成，重新计算每个区域的灰度平均值，重复上述比较。

K-均值算法是迭代算法，每完成一次图像迭代，区域灰度平均值就重新计算一次，经过多次迭代，使区域灰度平均值趋于稳定。

K平均区域分割算法步骤：

(1)任意选择K个初始区域，计算每个区域的灰度平均值。

(2)使用最小距离判别准则，将图像全部像素分配给K类区域;

(3)用步骤(2)分类结果，重新计算各区域灰度平均值，并以此作为新的区域均值;

(4)比较两次区域均值之差，若小于某一阈值，则类中心稳定，终止算法;否则返回步骤(2)。

参数设定：图像初始分割区域数 K=2*2，两次区域灰度平均值之差(阈值)=10 。编写与调试图像K平均区域分割程序，输入图像名：‘eight.tif’。

完成以上步骤后，我们的摄影测量的实习就算告一段落了。实习虽然只有短短的一周时间，但我学到了很多东西，让我更加深刻的了解了摄影测量学，把平时所学到的理论知识更加真实的呈现在我面前，希望以后还会有这样的实习。