OpenCV驱动的双目立体视觉测距技术与应用

本文主要探讨了基于OpenCV的双目立体视觉测距技术在计算机视觉领域的应用。双目立体视觉测距原理是通过两台摄像机从不同视角捕获同一目标的图像，通过立体匹配计算图像间的坐标偏差，从而推算出目标点的三维坐标，实现精确的距离测量。这种方法在高速公路安全车距测量等方面具有广阔的应用前景。 论文首先介绍了测距技术的基本分类，包括主动测距和被动测距。作者选择了被动测距法，其中立体视觉测距法是重点研究内容，它模仿人眼的双目视觉，通过捕捉立体图像对中的视差来确定距离。OpenCV库中的块匹配立体算法在此发挥了关键作用，用于寻找匹配特征点，并结合摄像机参数，利用最小二乘法计算目标点的三维信息。 在双目立体视觉模型部分，文章明确了涉及的三个坐标系：世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系。世界坐标系中的点以三维坐标( X Y Z )表示，摄像机坐标系使用( x y z )，而图像坐标则有像素单位( v u )和毫米单位( y x )两种形式。选择毫米单位图像坐标的原因是为了便于实际距离的计算。 为了实现该测距算法，首先需要摄像机标定，即确定摄像机内部参数和外部参数，这包括焦距、主点位置等，这些参数对于正确解析图像至关重要。然后是立体匹配，选择合适的特征点对进行匹配，如SIFT、SURF或ORB等特征匹配算法，结合匹配准则如Mutual Information或 Census Transform，以确保匹配的准确性。 论文通过实验验证了基于OpenCV的双目立体视觉测距方法在特定测量范围内的精度，表明其在实际应用中具有可行性。然而，文中也指出匹配特征选择和匹配准则优化是该方法的关键挑战，因为这直接影响到测距结果的稳定性和可靠性。 总结来说，本文提供了一种利用OpenCV进行双目立体视觉测距的技术路线，涵盖了从摄像机标定到立体匹配，再到三维信息计算的完整过程，为自动驾驶、机器人导航等领域的距离测量提供了一种有效的解决方案。