opencv双目测距代码（opencv 双目）

## OpenCV 双目测距代码### 简介双目视觉是计算机视觉中一种重要的技术，它利用两个摄像头从不同的角度获取同一场景的图像，通过三角测量原理计算目标物体的三维空间位置。OpenCV 提供了丰富的双目视觉功能，本文将介绍如何使用 OpenCV 实现双目测距。### 1. 双目校正双目测距的第一步是校正图像，即消除两个摄像头之间存在的畸变和旋转差异。OpenCV 提供了 `stereoCalibrate()` 函数，用于计算摄像头的内参、外参和畸变系数，并生成校正映射矩阵。```python import cv2 import numpy as np# 加载左右摄像头的图像 img_left = cv2.imread('left.jpg') img_right = cv2.imread('right.jpg')# 定义棋盘格角点尺寸和数量 pattern_size = (9, 6) # 加载角点检测结果 # ... (省略角点检测代码)# 计算摄像头的内参、外参和畸变系数 ret, cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(object_points, image_points1, image_points2, cameraMatrix1, distCoeffs1,cameraMatrix2, distCoeffs2, image_size, flags=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC)# 生成校正映射矩阵 rectify_scale = 1 R1, R2, P1, P2, Q = cv2.stereoRectify(cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2,image_size, R, T, rectify_scale, (0, 0))# 使用 `cv2.remap()` 对图像进行校正 img_left_rectified = cv2.remap(img_left, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR) img_right_rectified = cv2.remap(img_right, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR) ```### 2. 立体匹配立体匹配算法通过比较左右图像中相同场景的像素，计算出场景的深度信息，也称为视差图。OpenCV 提供了多种立体匹配算法，例如 BM 算法、SGBM 算法和 SAD 算法。```python # 定义立体匹配算法 stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)# 计算视差图 disparity = stereo.compute(img_left_rectified, img_right_rectified)# 视差图转换为深度信息 depth = Q[3, 2] / (disparity + Q[3, 3]) ```### 3. 深度信息处理视差图包含了每个像素点的深度信息，可以使用 OpenCV 的 `cv2.drawKeypoints()` 函数将深度信息可视化，也可以根据深度信息进行目标物体的识别和跟踪。```python # 将深度信息可视化 cv2.imshow("disparity", disparity) cv2.waitKey(0)# 提取深度信息 for i in range(disparity.shape[0]):for j in range(disparity.shape[1]):if disparity[i, j] != 0:# 获取像素点的深度信息depth = Q[3, 2] / (disparity[i, j] + Q[3, 3])# 进行目标识别或跟踪操作# ... ```### 4. 总结本文介绍了使用 OpenCV 实现双目测距的基本步骤，包括双目校正、立体匹配和深度信息处理。双目视觉技术在机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域都有广泛的应用。### 5. 注意事项

双目测距的精度取决于摄像头的分辨率、精度和基线长度，以及立体匹配算法的性能。

为了提高双目测距的精度，需要进行仔细的校正和参数调整。

在实际应用中，需要考虑光照变化、目标物体的纹理特征和运动等因素的影响。### 6. 代码示例以下代码演示了如何使用 OpenCV 进行双目测距：```python import cv2 import numpy as np# 加载左右摄像头的图像 img_left = cv2.imread('left.jpg') img_right = cv2.imread('right.jpg')# 定义棋盘格角点尺寸和数量 pattern_size = (9, 6)# 加载角点检测结果 # ... (省略角点检测代码)# 计算摄像头的内参、外参和畸变系数 # ... (省略校正代码)# 生成校正映射矩阵 # ... (省略校正代码)# 使用 `cv2.remap()` 对图像进行校正 img_left_rectified = cv2.remap(img_left, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR) img_right_rectified = cv2.remap(img_right, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR)# 定义立体匹配算法 stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)# 计算视差图 disparity = stereo.compute(img_left_rectified, img_right_rectified)# 视差图转换为深度信息 depth = Q[3, 2] / (disparity + Q[3, 3])# 将深度信息可视化 cv2.imshow("disparity", disparity) cv2.waitKey(0)# 提取深度信息 for i in range(disparity.shape[0]):for j in range(disparity.shape[1]):if disparity[i, j] != 0:# 获取像素点的深度信息depth = Q[3, 2] / (disparity[i, j] + Q[3, 3])# 进行目标识别或跟踪操作# ... ```### 7. 结论OpenCV 提供了丰富的双目视觉功能，可以方便地实现双目测距。通过校正图像、进行立体匹配和处理深度信息，可以获取场景的三维空间位置，为机器人导航、自动驾驶和三维重建等应用提供技术支持。

OpenCV 双目测距代码

简介双目视觉是计算机视觉中一种重要的技术，它利用两个摄像头从不同的角度获取同一场景的图像，通过三角测量原理计算目标物体的三维空间位置。OpenCV 提供了丰富的双目视觉功能，本文将介绍如何使用 OpenCV 实现双目测距。

1. 双目校正双目测距的第一步是校正图像，即消除两个摄像头之间存在的畸变和旋转差异。OpenCV 提供了 `stereoCalibrate()` 函数，用于计算摄像头的内参、外参和畸变系数，并生成校正映射矩阵。```python import cv2 import numpy as np

加载左右摄像头的图像 img_left = cv2.imread('left.jpg') img_right = cv2.imread('right.jpg')

定义棋盘格角点尺寸和数量 pattern_size = (9, 6)

加载角点检测结果

... (省略角点检测代码)

计算摄像头的内参、外参和畸变系数 ret, cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate(object_points, image_points1, image_points2, cameraMatrix1, distCoeffs1,cameraMatrix2, distCoeffs2, image_size, flags=cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC)

生成校正映射矩阵 rectify_scale = 1 R1, R2, P1, P2, Q = cv2.stereoRectify(cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2,image_size, R, T, rectify_scale, (0, 0))

使用 `cv2.remap()` 对图像进行校正 img_left_rectified = cv2.remap(img_left, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR) img_right_rectified = cv2.remap(img_right, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR) ```

2. 立体匹配立体匹配算法通过比较左右图像中相同场景的像素，计算出场景的深度信息，也称为视差图。OpenCV 提供了多种立体匹配算法，例如 BM 算法、SGBM 算法和 SAD 算法。```python

定义立体匹配算法 stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)

计算视差图 disparity = stereo.compute(img_left_rectified, img_right_rectified)

视差图转换为深度信息 depth = Q[3, 2] / (disparity + Q[3, 3]) ```

3. 深度信息处理视差图包含了每个像素点的深度信息，可以使用 OpenCV 的 `cv2.drawKeypoints()` 函数将深度信息可视化，也可以根据深度信息进行目标物体的识别和跟踪。```python

将深度信息可视化 cv2.imshow("disparity", disparity) cv2.waitKey(0)

提取深度信息 for i in range(disparity.shape[0]):for j in range(disparity.shape[1]):if disparity[i, j] != 0:

获取像素点的深度信息depth = Q[3, 2] / (disparity[i, j] + Q[3, 3])

进行目标识别或跟踪操作

... ```

4. 总结本文介绍了使用 OpenCV 实现双目测距的基本步骤，包括双目校正、立体匹配和深度信息处理。双目视觉技术在机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域都有广泛的应用。

5. 注意事项* 双目测距的精度取决于摄像头的分辨率、精度和基线长度，以及立体匹配算法的性能。 * 为了提高双目测距的精度，需要进行仔细的校正和参数调整。 * 在实际应用中，需要考虑光照变化、目标物体的纹理特征和运动等因素的影响。

6. 代码示例以下代码演示了如何使用 OpenCV 进行双目测距：```python import cv2 import numpy as np

加载左右摄像头的图像 img_left = cv2.imread('left.jpg') img_right = cv2.imread('right.jpg')

定义棋盘格角点尺寸和数量 pattern_size = (9, 6)

加载角点检测结果

... (省略角点检测代码)

计算摄像头的内参、外参和畸变系数

... (省略校正代码)

生成校正映射矩阵

... (省略校正代码)

使用 `cv2.remap()` 对图像进行校正 img_left_rectified = cv2.remap(img_left, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR) img_right_rectified = cv2.remap(img_right, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR)

定义立体匹配算法 stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)

计算视差图 disparity = stereo.compute(img_left_rectified, img_right_rectified)

视差图转换为深度信息 depth = Q[3, 2] / (disparity + Q[3, 3])

将深度信息可视化 cv2.imshow("disparity", disparity) cv2.waitKey(0)

提取深度信息 for i in range(disparity.shape[0]):for j in range(disparity.shape[1]):if disparity[i, j] != 0:

获取像素点的深度信息depth = Q[3, 2] / (disparity[i, j] + Q[3, 3])

进行目标识别或跟踪操作

... ```

7. 结论OpenCV 提供了丰富的双目视觉功能，可以方便地实现双目测距。通过校正图像、进行立体匹配和处理深度信息，可以获取场景的三维空间位置，为机器人导航、自动驾驶和三维重建等应用提供技术支持。