opencv开发的双目标定与景深测距

双目标定与景深测距是利用opencv开发的一种技术，通过利用双摄像头获取的立体图像数据，来实现对物体的三维重建和测距。在这种技术中，双目视觉系统利用了人类双眼视觉的原理，通过计算两个摄像头之间的视差来获取物体的深度信息。

首先，双目标定是指通过对摄像头进行标定，确定摄像头之间的相对位置和姿态关系，以及摄像头的内参矩阵，从而建立摄像头之间的对应关系。然后，利用立体匹配算法来计算图像中的特征点在两个摄像头中的对应关系，进而得到视差图像。最后，通过视差图像中的像素位移，可以推算出物体到摄像头的距离，从而实现景深测距。

opencv提供了一系列用于双目标定和景深测距的库和工具，包括相机标定、立体匹配算法等。利用这些工具，开发人员可以快速地实现双目标定和景深测距功能，为各种应用场景提供了便利。

总之，通过opencv开发的双目标定与景深测距技术，可以实现对物体的三维重建和测距，为计算机视觉和机器人领域的应用提供了重要的基础功能，有着广泛的应用前景。

相关问题

python opencv双目测距_OpenCV实现双目测距

双目测距是计算机视觉中一种常见的测距方法，通过两个摄像头或双目摄像头拍摄同一场景的两个不同视角的图像，计算两个视角之间的视差，从而得到场景中物体的距离。

在 Python 中，我们可以使用 OpenCV 库来实现双目测距。以下是一个简单的 OpenCV 双目测距代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 设置摄像头参数
cap_left = cv2.VideoCapture(1)
cap_left.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap_left.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
cap_right = cv2.VideoCapture(2)
cap_right.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap_right.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

# 设置相机标定参数
K1 = np.array([[  701.9780,         0,  324.4757],
               [        0,   701.9780,  239.6201],
               [        0,         0,    1.0000]])
K2 = np.array([[  701.9780,         0,  303.5129],
               [        0,   701.9780,  239.6201],
               [        0,         0,    1.0000]])
D1 = np.array([[-0.0353,    0.0716,   -0.0008,   -0.0007,   -0.0203]])
D2 = np.array([[-0.0375,    0.0716,   -0.0019,   -0.0009,   -0.0213]])
R = np.array([[ 0.9993,   -0.0056,   -0.0373],
              [ 0.0058,    1.0000,    0.0044],
              [ 0.0373,   -0.0046,    0.9993]])
T = np.array([[-76.7514],
              [ 0.5991],
              [ 0.0321]])

# 创建立体校正映射表
size = (640, 480)
R1, R2, P1, P2, Q, _, _ = cv2.stereoRectify(K1, D1, K2, D2, size, R, T)
map1x, map1y = cv2.initUndistortRectifyMap(K1, D1, R1, P1, size, cv2.CV_32FC1)
map2x, map2y = cv2.initUndistortRectifyMap(K2, D2, R2, P2, size, cv2.CV_32FC1)

while True:
    # 读取图像
    ret1, img_left = cap_left.read()
    ret2, img_right = cap_right.read()
    if not ret1 or not ret2:
        break

    # 校正图像
    img_left_remap = cv2.remap(img_left, map1x, map1y, cv2.INTER_LINEAR)
    img_right_remap = cv2.remap(img_right, map2x, map2y, cv2.INTER_LINEAR)

    # 计算视差图
    stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0,
                                    numDisparities=16,
                                    blockSize=5,
                                    P1=8*3*5**2,
                                    P2=32*3*5**2,
                                    disp12MaxDiff=1,
                                    uniquenessRatio=10,
                                    speckleWindowSize=100,
                                    speckleRange=32)
    gray_left = cv2.cvtColor(img_left_remap, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_right = cv2.cvtColor(img_right_remap, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    disp = stereo.compute(gray_left, gray_right).astype(np.float32) / 16.0

    # 转换为深度图
    f = 701.9780  # 焦距
    b = 76.7514  # 双目基线
    depth = f * b / disp

    # 显示深度图
    depth_norm = cv2.normalize(depth, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8UC1)
    cv2.imshow("depth", depth_norm)

    # 等待按键
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap_left.release()
cap_right.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码示例中，我们首先使用 `cv2.VideoCapture` 函数设置两个相机的参数，并读取左右两个相机的图像。然后，我们设置相机标定参数，通过 `cv2.stereoRectify` 函数生成立体校正映射表，使用 `cv2.remap` 函数对左右两个相机的图像进行校正。接着，我们使用 `cv2.StereoSGBM_create` 函数计算视差图，并将视差图转换为深度图。最后，我们使用 `cv2.imshow` 函数显示深度图，等待用户按下 'q' 键退出程序。

需要注意的是，本示例代码中的相机标定参数和立体校正参数都需要根据实际情况进行调整。同时，我们使用了 SGBM 算法进行视差计算，也可以使用其他算法，如 BM 算法或 Belief Propagation 算法。

opencv双目相机标定

OpenCV双目相机标定是指将两个相机的内参、外参以及相对位置关系进行测量和计算，以便进行双目视觉测量、三维重建、立体匹配等工作。下面是OpenCV双目相机标定的步骤：

1. 准备标定板：首先需要准备一张标定板，标定板是一个黑白相间的平面，通常采用棋盘格样式。标定板需要在两个相机的视野范围内，拍摄多张不同角度、不同姿态的图片。

2. 拍摄标定板图片：使用两个相机对标定板进行拍摄，保证两个相机同时获得标定板的图像。每个相机至少拍摄20张以上的标定板图片。

3. 提取角点：使用OpenCV中的函数对标定板图片进行处理，提取出棋盘格内部的角点坐标。

4. 标定相机内参：使用OpenCV中的函数根据角点坐标计算出相机的内参矩阵。内参矩阵包括相机的焦距、主点坐标、畸变系数等参数。

5. 标定相机外参：根据标定板图片的拍摄位置和姿态，使用OpenCV中的函数计算出相机的外参矩阵。外参矩阵包括相机的旋转矩阵和平移矩阵。

6. 计算双目相机相对位置：使用OpenCV中的函数将两个相机的内参和外参进行合并，计算出双目相机的相对位置关系。

7. 评价标定结果：使用标定板的图片进行评价，计算出标定误差等参数，评价标定结果的准确性。

以上就是OpenCV双目相机标定的步骤，通过标定可以得到两个相机的内参、外参以及相对位置关系，为后续的双目视觉测量、三维重建、立体匹配等工作提供基础。