基于opencv的双目测距原理与方法

最新推荐文章于 2025-03-16 12:14:01 发布
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基于opencv的双目测距原理与方法

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

双目视觉是计算机视觉领域的一个重要分支,它模拟人类双眼视觉,通过两个摄像头从不同角度拍摄同一场景,获取场景的深度信息。双目视觉在机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域有广泛应用。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。OpenCV对双目视觉提供了很好的支持,使得我们可以方便地实现双目测距。

1.1 双目视觉的优势

  • 获取深度信息：双目视觉通过三角测量原理计算物体的深度,可以获取场景的三维结构信息。
  • 被动式：不需要主动发射信号,不会对环境产生影响。
  • 适应性强：可以在各种光照条件下工作,对环境变化有很强的鲁棒性。

1.2 双目测距的应用场景

  • 机器人避障与导航
  • 自动驾驶中的障碍物检测
  • 三维重建与建模
  • 手势识别与人机交互
  • 工业视觉检测

2. 核心概念与联系

要理解双目测距的原理,需要掌握一些核心概念：

2.1 双目视觉系统

双目视觉系统由两个摄像头组成,模拟人的左右眼。两个摄像头的光轴平行,成像平面共面,像素大小相同。

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保姆级双目测距原理及代码
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4.计算基础矩阵：使用这些特征点计算基础矩阵，该矩阵可以用于估计两个相机之间的几何关系。2.捕获图像：使用两个相机捕获两个不同视角的图像。5.计算本质矩阵：使用相机内部参数和基础矩阵计算本质矩阵。请注意，这只是OpenCV测量两个相机之间距离的一种方法，还有其他方法可以使用，具体取决于您的具体应用场景和需求。6.计算位移矩阵：使用cv2.stereoRectify()函数来计算视差校正和投影矩阵，并从中提取位移矩阵。7.计算距离：最后，使用位移矩阵和三角剖分算法来计算两个摄像头之间的距离。
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