opencv 双目 vs2019测距

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可在不同平台上使用。它提供了一系列图像处理和计算机视觉算法，包括双目视觉测距。

双目视觉测距是一种常见的三维视觉测量技术，通过两个摄像头同时拍摄同一场景，利用两个图像之间的视差信息来计算物体的距离。在OpenCV中，我们可以使用双目相机校准、立体匹配等功能来实现双目视觉测距。

在VS2019中使用OpenCV进行双目视觉测距的步骤如下：
1. 首先，需要将OpenCV库添加到VS2019的项目中。可以通过下载OpenCV的预编译版本，并将其链接到项目中。
2. 接下来，需要准备两个摄像头并将其连接到计算机上。确保两个摄像头能够同时捕捉到同一场景的图像。
3. 进行双目相机校准。使用OpenCV提供的相关函数，通过拍摄多张包含校准板（一般是黑白相间的棋盘格）的图像，并计算出相机的内外参数。
4. 进行立体匹配。使用OpenCV提供的立体匹配算法，通过计算两个图像之间的视差，得到物体的深度信息。
5. 最后，根据视差和相机参数等信息，可以计算出物体的距离。

在使用OpenCV进行双目视觉测距时，还需要注意一些参数的设置和图像处理的方法选择，以获得较为准确的测距结果。此外，还可以根据具体需求，结合其他功能和算法来进一步处理和分析图像，实现更复杂的任务。

总而言之，使用OpenCV和VS2019进行双目视觉测距是一种相对简便和有效的方法，它能够帮助我们实现基于双目图像的三维测量，并在计算机视觉领域中有着广泛的应用。

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 c++双目视觉测距

双目视觉测距是一种利用两个摄像头构建三维空间模型的技术。通过计算两个摄像头观察到同一个目标点的视差，就可以确定目标点在空间中的位置，从而实现测距。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，其中也包括了实现双目视觉测距的函数。

OpenCV提供了一些函数来计算两个摄像头的相对位置和姿态，并根据相机特性调整左右摄像头的图像，以减少观察到的误差。其中，查找匹配点是实现测距的关键步骤。OpenCV中提供了多种匹配算法，包括基于块的匹配和SIFT配准等方法。

双目视觉测距在机器人导航、自动驾驶、机器人抓取等应用中有着广泛的应用。在实际应用中，还需要考虑实时性、准确性和稳定性等问题。因此，在使用OpenCV实现双目视觉测距时，还需要结合具体应用场景对算法进行优化和改进。