opencv双目测距（opencv双目视觉定位）

## OpenCV 双目测距### 简介双目测距是一种利用两个摄像头模拟人眼视觉，通过三角测量原理计算物体距离的技术。OpenCV 作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具来实现双目测距。本文将详细介绍使用 OpenCV 进行双目测距的原理和步骤，并提供示例代码帮助理解。### 原理#### 1. 三角测量原理双目测距的核心原理是三角测量。人眼之所以能够感知深度，是因为两只眼睛从不同的角度观察世界，从而获得不同的图像信息。通过比较这两幅图像的差异，大脑可以推断出物体的距离。如上图所示，双眼观察点 A，分别成像于左右眼的视网膜中心点，两成像点之间的距离称为视差(disparity)。视差 d 与物体距离 Z 成反比，可以通过以下公式计算：``` Z = (f

B) / d ```其中：

Z 为物体距离

f 为相机焦距

B 为两相机之间的距离（基线）

d 为视差#### 2. 双目视觉系统一个典型的双目视觉系统包括以下步骤：

相机标定:

获取两个相机的内参（焦距、主点等）和外参（旋转矩阵、平移向量），以及双目之间的关系。

图像校正:

通过图像变换，将两幅图像调整到同一水平线上，消除畸变。

立体匹配:

寻找两幅图像中对应点的像素坐标差异，即视差。

深度计算:

根据三角测量原理，利用视差和相机参数计算物体距离。### OpenCV 实现步骤#### 1. 相机标定OpenCV 提供了 `cv2.calibrateCamera` 和 `cv2.stereoCalibrate` 函数进行单目标定和双目标定。标定需要使用棋盘格标定板，拍摄不同角度的图像，获取相机参数。#### 2. 图像校正使用标定得到的参数，通过 `cv2.stereoRectify` 函数计算校正变换矩阵，然后使用 `cv2.remap` 函数对图像进行校正。#### 3. 立体匹配OpenCV 提供了多种立体匹配算法，例如 StereoBM、StereoSGBM、BM、SGBM 等。可以使用 `cv2.StereoBM_create` 或 `cv2.StereoSGBM_create` 函数创建匹配器对象，然后使用 `compute` 函数进行匹配，得到视差图。#### 4. 深度计算根据三角测量原理，结合相机参数和视差图，计算每个像素点的深度信息。### 示例代码```python import cv2 import numpy as np# 读取校正后的图像 imgL = cv2.imread('left_image.jpg', 0) imgR = cv2.imread('right_image.jpg', 0)# 创建 SGBM 匹配器 stereo = cv2.StereoSGBM_create(numDisparities=16

16, blockSize=15)# 计算视差图 disparity = stereo.compute(imgL, imgR)# 归一化视差图 disparity = cv2.normalize(disparity, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)# 显示结果 cv2.imshow('Disparity Map', disparity) cv2.waitKey(0) ```### 总结使用 OpenCV 进行双目测距需要进行相机标定、图像校正、立体匹配和深度计算等步骤。OpenCV 提供了丰富的函数和工具，简化了双目测距的实现过程。### 扩展

可以尝试不同的立体匹配算法，例如 BM、SGBM 等，比较其性能差异。

可以利用深度信息进行三维重建、障碍物检测等应用。

可以研究更高级的双目视觉技术，例如基于深度学习的立体匹配方法。

OpenCV 双目测距

简介双目测距是一种利用两个摄像头模拟人眼视觉，通过三角测量原理计算物体距离的技术。OpenCV 作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具来实现双目测距。本文将详细介绍使用 OpenCV 进行双目测距的原理和步骤，并提供示例代码帮助理解。

原理

1. 三角测量原理双目测距的核心原理是三角测量。人眼之所以能够感知深度，是因为两只眼睛从不同的角度观察世界，从而获得不同的图像信息。通过比较这两幅图像的差异，大脑可以推断出物体的距离。如上图所示，双眼观察点 A，分别成像于左右眼的视网膜中心点，两成像点之间的距离称为视差(disparity)。视差 d 与物体距离 Z 成反比，可以通过以下公式计算：``` Z = (f * B) / d ```其中：* Z 为物体距离 * f 为相机焦距 * B 为两相机之间的距离（基线） * d 为视差

2. 双目视觉系统一个典型的双目视觉系统包括以下步骤：* **相机标定:** 获取两个相机的内参（焦距、主点等）和外参（旋转矩阵、平移向量），以及双目之间的关系。 * **图像校正:** 通过图像变换，将两幅图像调整到同一水平线上，消除畸变。 * **立体匹配:** 寻找两幅图像中对应点的像素坐标差异，即视差。 * **深度计算:** 根据三角测量原理，利用视差和相机参数计算物体距离。

OpenCV 实现步骤

1. 相机标定OpenCV 提供了 `cv2.calibrateCamera` 和 `cv2.stereoCalibrate` 函数进行单目标定和双目标定。标定需要使用棋盘格标定板，拍摄不同角度的图像，获取相机参数。

2. 图像校正使用标定得到的参数，通过 `cv2.stereoRectify` 函数计算校正变换矩阵，然后使用 `cv2.remap` 函数对图像进行校正。

3. 立体匹配OpenCV 提供了多种立体匹配算法，例如 StereoBM、StereoSGBM、BM、SGBM 等。可以使用 `cv2.StereoBM_create` 或 `cv2.StereoSGBM_create` 函数创建匹配器对象，然后使用 `compute` 函数进行匹配，得到视差图。

4. 深度计算根据三角测量原理，结合相机参数和视差图，计算每个像素点的深度信息。

示例代码```python import cv2 import numpy as np

读取校正后的图像 imgL = cv2.imread('left_image.jpg', 0) imgR = cv2.imread('right_image.jpg', 0)

创建 SGBM 匹配器 stereo = cv2.StereoSGBM_create(numDisparities=16*16, blockSize=15)

计算视差图 disparity = stereo.compute(imgL, imgR)

归一化视差图 disparity = cv2.normalize(disparity, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)

显示结果 cv2.imshow('Disparity Map', disparity) cv2.waitKey(0) ```

总结使用 OpenCV 进行双目测距需要进行相机标定、图像校正、立体匹配和深度计算等步骤。OpenCV 提供了丰富的函数和工具，简化了双目测距的实现过程。

扩展* 可以尝试不同的立体匹配算法，例如 BM、SGBM 等，比较其性能差异。 * 可以利用深度信息进行三维重建、障碍物检测等应用。 * 可以研究更高级的双目视觉技术，例如基于深度学习的立体匹配方法。