基于opencv的双目立体视觉测距_摄像机标定
时间: 2023-05-09 12:02:27 浏览: 151
双目立体视觉测距是利用两个摄像机拍摄同一个目标,在图像处理中利用两幅图像的视差,从而计算出目标物体的距离。其中,摄像机标定是双目立体视觉测距的关键步骤之一。opencv提供了强大的双目立体视觉测距库,在使用之前,需要对摄像机进行标定。
摄像机标定主要是将摄像机的内参和外参计算出来。内参包括焦距、主点位置、畸变系数等参数,外参包括旋转矩阵和平移向量等参数。标定步骤包括摄像机的图像捕获,提取棋盘图格角点,求解内参和外参。opencv提供了一个内置的函数cv::calibrateCamera,可以方便地对摄像机进行标定。
摄像机标定完成后,即可进行双目立体视觉测距。在获取左右两幅图像后,需要进行图像预处理,包括去畸变、图像矫正等处理。接着,利用双目视差算法,可以计算出目标物体的距离。双目视差算法包括SAD、SSD、NCC等算法,opencv提供了多种双目视差算法函数可供选择。
综上所述,基于opencv的双目立体视觉测距需要进行摄像机标定,以获得摄像机的内参和外参,再进行图像预处理和双目视差算法计算,最终可以得到目标物体的距离。
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:
```python
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。