OpenCV测距在商业领域的应用：赋能商业决策

# 1. OpenCV测距技术概述**

OpenCV测距技术是一种利用计算机视觉技术测量物体距离的技术。它通过计算机视觉算法处理图像或视频数据，从图像中提取深度信息，从而实现对物体的距离测量。OpenCV测距技术在工业、机器人、自动驾驶等领域有着广泛的应用。

OpenCV测距技术主要分为两大类：立体视觉测距和结构光测距。立体视觉测距利用两台或多台相机从不同角度拍摄同一物体，通过三角测量原理计算物体距离。结构光测距利用投影仪将特定图案投影到物体表面，通过分析物体表面反射图案的变形来计算物体距离。

# 2. OpenCV测距算法原理**

**2.1 立体视觉测距**

**2.1.1 视觉原理**

立体视觉测距是利用两个或多个摄像头从不同角度拍摄同一场景，通过三角测量原理计算物体与摄像头的距离。当两个摄像头拍摄的图像存在视差时，可以通过视差的大小推算出物体到摄像头的距离。

**2.1.2 算法流程**

立体视觉测距算法流程如下：

1. **图像采集：**使用两个或多个摄像头从不同角度采集同一场景的图像。
2. **图像校正：**校正图像的畸变和透视失真，以确保图像具有相同的几何形状。
3. **特征提取：**从图像中提取特征点，如角点或边缘。
4. **特征匹配：**在两幅图像中匹配相同的特征点，并计算它们的视差。
5. **三角测量：**利用视差和已知的摄像头参数，计算物体到摄像头的距离。

**2.2 结构光测距**

**2.2.1 投影原理**

结构光测距使用投影仪将已知图案投影到物体表面。当物体反射投影图案时，摄像头会捕捉到变形后的图案。通过分析图案的变形，可以计算物体与摄像头的距离。

**2.2.2 算法流程**

结构光测距算法流程如下：

1. **图案投影：**使用投影仪将已知图案投影到物体表面。
2. **图像采集：**使用摄像头捕捉反射的图案图像。
3. **图案匹配：**将捕捉到的图案与原始图案进行匹配，计算图案的变形。
4. **三角测量：**利用图案的变形和已知的投影参数，计算物体到摄像头的距离。

**代码示例：**

import cv2
import numpy as np

# 立体视觉测距
def stereo_disparity(img1, img2):
    # 图像校正
    img1_rect, img2_rect = cv2.remap(img1, map1x, map1y, cv2.INTER_CUBIC), cv2.remap(img2, map2x, map2y, cv2.INTER_CUBIC)

    # 特征提取
    orb = cv2.ORB_create()
    kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1_rect, None)
    kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2_rect, None)

    # 特征匹配
    bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
    matches = bf.match(des1, des2)
    matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

    # 视差计算
    disp = np.zeros_like(img1_rect)
    for m in matches:
        idx1, idx2 = m.queryIdx, m.trainIdx
        disp[kp1[idx1].pt[1], kp1[idx1].pt[0]] = kp2[idx2].pt[0] - kp1[idx1].pt[0]

    # 三角测量
    Q = np.array([[1, 0, 0, -cx],
                  [0, 1, 0, -cy],
                  [0, 0, 0, f],
                  [0, 0, 1, 0]])
    points3d = cv2.reprojectImageTo3D(disp, Q)

    return points3d

# 结构光测距
def structured_light(img1, img2):
    # 图案匹配
    mask = cv2.matchTemplate(img1, img2, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    _, max_val, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(mask)

    # 三角测量
    Q = np.array([[1, 0, 0, -cx],
                  [0, 1, 0, -cy],