opencv测距（opencv校准）

## OpenCV 测距### 简介在计算机视觉领域，使用 OpenCV 进行测距是一个常见的需求，其应用范围涵盖机器人导航、增强现实、三维建模等。本文将介绍使用 OpenCV 进行测距的基本原理和常用方法，并结合代码示例进行详细说明。### 测距原理OpenCV 测距主要基于两种原理：

1. 单目视觉测距:

-

原理：

利用透视原理，通过已知物体尺寸和图像中物体像素大小，结合相机参数计算物体距离。-

优点：

只需要一个摄像头，成本低。-

缺点：

需要预先知道物体真实尺寸，精度受限于相机标定和图像质量。

2. 双目视觉测距:

-

原理：

模拟人眼视觉，利用两个摄像头拍摄的图像视差计算物体距离。-

优点：

精度较高，可以获取深度信息。-

缺点：

需要进行双目标定，计算量较大，对硬件要求较高。### 测距方法及代码示例#### 1. 基于单目视觉的测距##### 1.1 相机标定相机标定是进行单目测距的前提，其目的是获取相机的内参和外参矩阵，用于将图像坐标系转换为世界坐标系。OpenCV 提供了强大的标定函数，具体步骤如下：```python import cv2 import numpy as np# 设置标定板参数 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) objp = np.zeros((6

7,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)# 读取标定图片 img = cv2.imread('calibration_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 寻找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7,6), None)# 标定 if ret == True:# 精确定位角点corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)# 标定相机ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners2], gray.shape[::-1], None, None)# 打印相机参数print("Camera Matrix:\n", mtx)print("Distortion Coefficients:\n", dist)```##### 1.2 距离计算完成相机标定后，即可根据物体尺寸和像素大小计算距离。假设已知物体实际高度为 `H`，在图像中高度为 `h` 像素，相机焦距为 `f` (从相机内参矩阵中获取)，则物体距离 `D` 可以通过以下公式计算：``` D = (H

f) / h ``````python # ... (相机标定代码)# 物体实际高度 (单位：cm) real_height = 10# 图像中物体高度 (单位：像素) image_height = 50# 相机焦距 (从相机内参矩阵中获取) focal_length = mtx[0, 0]# 计算距离 distance = (real_height

focal_length) / image_height# 打印距离 print("Distance:", distance, "cm") ```#### 2. 基于双目视觉的测距##### 2.1 双目标定双目标定是在单目标定基础上，进一步确定两个摄像头之间的相对位置关系。OpenCV 提供了 `stereoCalibrate` 函数进行双目标定，具体步骤与单目标定类似，但需要输入左右摄像头的图像和标定参数。##### 2.2 立体匹配立体匹配是双目视觉测距的关键步骤，其目的是找到左右两幅图像中对应点的像素坐标差 (视差)。OpenCV 提供了多种立体匹配算法，例如 StereoBM、StereoSGBM 等。##### 2.3 深度计算根据视差图和相机参数，可以计算每个像素的深度信息，进而得到物体的距离。OpenCV 提供了 `reprojectImageTo3D` 函数，可以将视差图转换为三维点云数据。```python # ... (双目标定和立体匹配代码)# 计算深度图 depth = stereo.compute(imgL, imgR)# 转换为三维点云 points = cv2.reprojectImageTo3D(depth, Q) ```### 总结本文介绍了使用 OpenCV 进行测距的基本原理和常用方法，并结合代码示例进行了说明。实际应用中，需要根据具体场景选择合适的测距方法，并进行参数调整和优化，以获得更准确的测距结果. 需要注意的是，以上代码示例仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改和完善。

OpenCV 测距

简介在计算机视觉领域，使用 OpenCV 进行测距是一个常见的需求，其应用范围涵盖机器人导航、增强现实、三维建模等。本文将介绍使用 OpenCV 进行测距的基本原理和常用方法，并结合代码示例进行详细说明。

测距原理OpenCV 测距主要基于两种原理：**1. 单目视觉测距:**- **原理：** 利用透视原理，通过已知物体尺寸和图像中物体像素大小，结合相机参数计算物体距离。- **优点：** 只需要一个摄像头，成本低。- **缺点：** 需要预先知道物体真实尺寸，精度受限于相机标定和图像质量。**2. 双目视觉测距:**- **原理：** 模拟人眼视觉，利用两个摄像头拍摄的图像视差计算物体距离。- **优点：** 精度较高，可以获取深度信息。- **缺点：** 需要进行双目标定，计算量较大，对硬件要求较高。

测距方法及代码示例

1. 基于单目视觉的测距

1.1 相机标定相机标定是进行单目测距的前提，其目的是获取相机的内参和外参矩阵，用于将图像坐标系转换为世界坐标系。OpenCV 提供了强大的标定函数，具体步骤如下：```python import cv2 import numpy as np

设置标定板参数 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) objp = np.zeros((6*7,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)

读取标定图片 img = cv2.imread('calibration_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

寻找角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7,6), None)

标定 if ret == True:

精确定位角点corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)

标定相机ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners2], gray.shape[::-1], None, None)

打印相机参数print("Camera Matrix:\n", mtx)print("Distortion Coefficients:\n", dist)```

1.2 距离计算完成相机标定后，即可根据物体尺寸和像素大小计算距离。假设已知物体实际高度为 `H`，在图像中高度为 `h` 像素，相机焦距为 `f` (从相机内参矩阵中获取)，则物体距离 `D` 可以通过以下公式计算：``` D = (H * f) / h ``````python

... (相机标定代码)

物体实际高度 (单位：cm) real_height = 10

图像中物体高度 (单位：像素) image_height = 50

相机焦距 (从相机内参矩阵中获取) focal_length = mtx[0, 0]

计算距离 distance = (real_height * focal_length) / image_height

打印距离 print("Distance:", distance, "cm") ```

2. 基于双目视觉的测距

2.1 双目标定双目标定是在单目标定基础上，进一步确定两个摄像头之间的相对位置关系。OpenCV 提供了 `stereoCalibrate` 函数进行双目标定，具体步骤与单目标定类似，但需要输入左右摄像头的图像和标定参数。

2.2 立体匹配立体匹配是双目视觉测距的关键步骤，其目的是找到左右两幅图像中对应点的像素坐标差 (视差)。OpenCV 提供了多种立体匹配算法，例如 StereoBM、StereoSGBM 等。

2.3 深度计算根据视差图和相机参数，可以计算每个像素的深度信息，进而得到物体的距离。OpenCV 提供了 `reprojectImageTo3D` 函数，可以将视差图转换为三维点云数据。```python

... (双目标定和立体匹配代码)

计算深度图 depth = stereo.compute(imgL, imgR)

转换为三维点云 points = cv2.reprojectImageTo3D(depth, Q) ```

总结本文介绍了使用 OpenCV 进行测距的基本原理和常用方法，并结合代码示例进行了说明。实际应用中，需要根据具体场景选择合适的测距方法，并进行参数调整和优化，以获得更准确的测距结果. 需要注意的是，以上代码示例仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改和完善。