基于双目图片,用python实现双目测距算法的基本流程。

基本流程：
1.获取双目图片并读入计算机。
2.分别对左右图像进行预处理（去噪、平滑、灰度化等）。
3.提取左右图像中的特征点，并进行匹配。
4.根据匹配好的特征点计算出视差（左右图像上对应点之间的距离差）。
5.根据视差计算深度信息，并将深度信息转化为真实的距离信息。
6.对距离信息做出可视化效果，并输出结果。

详细流程分析：
1.将双目相机对准目标，获取左右眼对景深度相同的双目图像。利用图像读取工具（如OpenCV）将双目图像读入计算机中。
2.对左右图像进行预处理，包括去噪、平滑、灰度化等。这样可以使得后续的特征提取和匹配更加准确。
3.从左右图像中提取特征点，比如SURF、SIFT等算法可以用来提取稳定性较好的特征点。提取的特征点需要在左右图像中进行匹配，一般采用基于特征描述符（如ORB）的匹配算法。
4.根据匹配好的特征点，计算出视差。在视差计算之前，需要对匹配点对进行筛选，去除不稳定的点对，同时可以采用快速有效的视差计算方法，比如常用的SAD（Sum of Absolute Differences）算法。
5.根据视差计算深度信息，并将深度信息转化为距离信息。对于深度信息的计算，可以采用经验公式或标定方法，而距离信息的转化则要利用相机的内参和外参，将像素坐标转化为实际距离。
6.最后，将距离信息可视化，并输出结果，比如生成3D点云图或深度图。

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。

双目测距 python

双目测距是一种利用两个摄像头或者相机来测量物体距离的方法。在Python中，实现双目测距可以使用一些已有的库和代码。

首先，你需要进行双目标定，这是为了获取相机的内外参数。内参数包括相机的焦距、主点坐标等，而外参数则是相机的旋转矩阵和平移向量。这些参数可以通过拍摄棋盘格图像并使用标定算法获得。

接下来是立体校正，也就是校正左右相机的图像，使得它们的像素点在同一平面上。这一步还包括消除畸变，以保证图像的几何形状是正确的。

然后是立体匹配，通过对左右相机的图像进行匹配，找出对应的像素点对。这一步可以使用一些算法，如均值迁移、视差图像等。

接着是视差计算，根据左右相机图像的像素点对的视差值，可以计算出物体到相机的距离。

最后是深度计算，通过将视差值转化为三维坐标，可以得到物体的三维坐标和深度信息。

在Python中，可以使用一些库和代码实现双目测距，比如OpenCV和StereoBM算法。你可以查找相应的资料和示例代码，根据具体需求进行使用和修改。参考中的博客文章提供了一种Python实现双目测距的方法，其中包含了主函数和相机参数的代码，以及双目测距的步骤和流程。

总结起来，实现双目测距的步骤包括双目标定、立体校正、立体匹配、视差计算和深度计算。在Python中，可以使用一些库和代码来实现这些步骤，并最终得到物体的距离信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [双目测距理论及其python实现](https://blog.csdn.net/javastart/article/details/127477851)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [双目测距 BM算法 Python版](https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/120344636)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]