opencv双目测距python

双目测距是通过对立体图像中的对应点进行匹配，计算出两个摄像机之间的视差，从而估计物体的距离。在OpenCV中，可以使用cv2.StereoSGBM_create()函数进行双目测距。该函数使用了SGBM（Semi-Global Block Matching）算法，该算法是一种基于区块匹配的方法。

在使用cv2.StereoSGBM_create()函数时，可以设置一系列参数来调整算法的性能和效果。其中一些常用的参数包括最小视差（minDisparity）、视差范围（numDisparities）、区块大小（blockSize）等。具体参数的含义和用法可以参考OpenCV官方文档。

另外，在进行双目测距之前，通常需要对图像进行畸变校正。可以使用cv2.undistort()函数来消除摄像机镜头畸变。该函数接受源图像（src）、摄像机矩阵（cameraMatrix）和畸变系数（distCoeffs）作为输入，并输出校正后的图像（dst）。

相关问题

树莓派python opencv双目测距

树莓派是一款强大的单板计算机，可以运行不同的操作系统和编程语言。通过使用Python编程语言和OpenCV库，我们可以实现树莓派上的双目测距功能。

首先，我们需要连接两个摄像头到树莓派。可以选择使用USB摄像头或者树莓派摄像头模块。

接下来，我们需要安装OpenCV库到树莓派上。可以使用pip命令来安装：

pip install opencv-python

安装完成后，我们可以使用Python代码来编写双目测距程序。首先，我们需要导入OpenCV库和numpy库：

import cv2
import numpy as np

然后，我们需要打开两个摄像头的视频流：

cap1 = cv2.VideoCapture(0)
cap2 = cv2.VideoCapture(1)

接着，我们可以循环读取两个摄像头的视频帧，并进行双目视觉处理：

while True:
_, frame1 = cap1.read()
_, frame2 = cap2.read()

# 在这里，可以进行双目视觉处理，并计算出物体距离的算法

# 将处理后的图像显示出来
cv2.imshow("Frame 1", frame1)
cv2.imshow("Frame 2", frame2)

# 输入q键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

最后，记得要释放摄像头的资源，并关闭所有窗口：

cap1.release()
cap2.release()
cv2.destroyAllWindows()

通过编写上述代码，我们可以实现树莓派上的双目测距功能。在这个基础上，我们可以根据具体的应用需求，进一步优化和扩展程序。

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。