基于双目相机拍摄图像的深度信息提取和目标测距matlab仿真

基于双目相机的深度信息提取和目标测距可以分为以下几个步骤：

1. 双目相机标定：通过拍摄已知距离下的标定板，利用相机内参和外参计算出两个摄像机之间的基线距离和视差-深度关系。

2. 图像处理：对于双目相机拍摄的图像，需要进行图像预处理，包括图像去畸变、图像配准等。

3. 视差计算：通过双目相机拍摄的左右两幅图像，计算出对应像素点间的视差。

4. 深度估计：利用相机标定得到的视差-深度关系，计算出每个像素点的深度值。

5. 目标测距：对于目标物体，在深度图像中提取出其对应区域，并计算出该区域内像素点的平均深度值，即为目标物体的距离值。

以下是一个基于Matlab的双目相机深度信息提取和目标测距的简单实现：

% 双目相机标定

% 定义标定板格子数
boardSize = [7,7];

% 读取标定板图片
imageDir = fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata','calibration','stereo');
leftImages = imageDatastore(fullfile(imageDir,'left'));
rightImages = imageDatastore(fullfile(imageDir,'right'));

% 通过标定板图片标定相机内参和外参
[stereoParams, pairsUsed, estimationErrors] = estimateCameraParameters(leftImages,rightImages,boardSize);

% 图像预处理

% 定义相机内参矩阵
cameraMatrix1 = stereoParams.CameraParameters1.IntrinsicMatrix;
cameraMatrix2 = stereoParams.CameraParameters2.IntrinsicMatrix;

% 定义畸变系数
distCoeffs1 = stereoParams.CameraParameters1.RadialDistortion;
distCoeffs2 = stereoParams.CameraParameters2.RadialDistortion;

% 定义立体校正参数
R1 = stereoParams.CameraParameters1.RotationMatrices;
R2 = stereoParams.CameraParameters2.RotationMatrices;
T1 = stereoParams.CameraParameters1.TranslationVectors;
T2 = stereoParams.CameraParameters2.TranslationVectors;

% 读取双目相机拍摄的左右图像
leftImage = imread('left.jpg');
rightImage = imread('right.jpg');

% 图像去畸变
leftImage = undistortImage(leftImage, cameraMatrix1, distCoeffs1);
rightImage = undistortImage(rightImage, cameraMatrix2, distCoeffs2);

% 图像配准
[registeredLeftImage, registeredRightImage] = rectifyStereoImages(leftImage, rightImage, stereoParams);

% 视差计算

% 定义BM算法参数
bm = vision.BlockMatcher('BlockSize',[31,31],'DisparityRange',[-64,64]);

% 计算视差图
disparityMap = bm(registeredLeftImage, registeredRightImage);

% 深度估计

% 定义基线距离
baseline = norm(stereoParams.TranslationOfCamera2);

% 计算深度图像
depthMap = baseline ./ disparityMap;

% 目标测距

% 定义目标ROI区域
roi = [100, 100, 200, 200];

% 计算目标深度值
targetDepth = mean2(depthMap(roi(2):roi(2)+roi(4), roi(1):roi(1)+roi(3)));

% 计算目标距离值
targetDistance = baseline / targetDepth;

注意，以上实现仅供参考，实际应用需要根据具体情况进行调整和优化。