opencv相机标定测距

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，其中包含了相机标定（calibration）和测距（distance measurement）的功能。相机标定是校准摄像头的过程，目的是确定相机内部参数（如焦距、principal point等）以及外参数（如镜头畸变），这对于图像处理和三维重建至关重要。

测距通常涉及到深度感知，这可以通过几种方法实现：

1. **直接法**：基于特征匹配，比如使用SIFT或SURF等特征点检测器，找到相同场景中不同视角下的对应点，通过计算它们之间的空间差得到距离。

2. **结构光方法**：利用特定纹理或者激光扫描生成的深度图，结合相机的内参信息，计算出物体的深度。

3. **立体视觉**：使用双目或多目摄像头，通过计算左右视差（parallax）来估测距离。经典的算法如Szeliski的算法或Bouguet-Tardif的算法。

4. **光流法**：利用连续帧之间的像素运动估计物体的运动，间接地推断出距离。

5. **单深度相机**：专门设计用于测距的相机，例如Time-of-Flight（ToF）相机，测量光线从发射到反射回来的时间，计算出距离。

完成相机标定后，可以使用OpenCV提供的函数`calibrateCamera()`或者`stereoCalibrate()`来进行标定，并利用`findChessboardCorners()`、`matchFeatures()`等功能进行深度计算。

如果你对具体步骤或代码实现有兴趣，这里有几个相关问题供你参考：