双目相机标定与深度测量技术实现指南

资源摘要信息:"通过双目相机实现标定及测距" 双目视觉系统是一种通过两个或多个摄像头模拟人类双眼的视觉原理，利用两个摄像机从稍微不同的视角捕捉同一场景，通过处理和分析这些图像来获取深度信息，实现三维空间测量的方法。双目相机标定是双目视觉系统中的关键步骤，它能够确定摄像机的内在参数（内参）和外在参数（外参），进而实现准确的深度测量。 1. 双目摄像头标定：在双目视觉中，标定过程旨在计算摄像机的内部参数和两个摄像机之间的相对位置与姿态参数。内部参数包括焦距、主点坐标、畸变系数等，而相对位置和姿态参数通常包括旋转向量（R）和平移向量（T），以及它们在空间中的关系矩阵（E，本质矩阵）和F（基础矩阵）。内参CameraMatrix、畸变系数Distcoeffs和左右相机关系（Rec, T, E, F）是通过标定算法计算得出的，这些参数对于后续的图像矫正和深度计算至关重要。 2. 对黑白格标定板进行纠正：在双目标定中，通常需要一个已知几何特征的标定板，比如具有特定大小和间隔的黑白格。通过分析标定板上的特征点在左右摄像头图像上的投影，可以计算得到旋转向量rvecsMat和平移向量tvecsMat。然后利用这些参数对摄像头捕捉到的标定板图像进行矫正，验证标定过程的准确性。 3. 获取左右相机的映射表：一旦标定完成，就可以计算左右相机的映射表，包括Rl、Rr、Pl、Pr以及映射到图像平面的mapLx、mapLy、mapRx、mapRy。这些映射表用于对摄像头捕捉到的每一帧图像进行实时纠正，确保在深度计算之前，图像对齐得足够精确。 4. 实时纠正：双目视觉系统在捕捉图像后，需利用前面获得的映射表对图像进行实时纠正，以消除摄像头自身的畸变，并对齐两个摄像头的图像，为后续的立体匹配和深度计算提供准确的图像输入。 5. 立体匹配和深度图获取：在纠正后的图像基础上，使用基于块匹配（BM）或半全局块匹配（SGBM）算法进行立体匹配。立体匹配算法的目的是找到左右图像中对应点的匹配关系，通过这些匹配点的视差（即同一物体点在左右图像上的位置差），结合标定参数，可以计算得到整个场景的深度图。 6. 双目测距：深度图揭示了每个像素点与摄像头之间的距离信息，利用这些信息可以进行双目测距。通过计算图像中不同物体点的深度值，能够重建场景的三维结构，实现精确的距离测量。 使用语言和工具：双目相机标定和测距的实现通常涉及C++和MATLAB等编程语言和开发环境。C++因其高效的执行速度，适合实现底层图像处理和计算密集型任务；而MATLAB则提供了强大的数学计算功能和算法库，方便进行数据分析、矩阵运算和算法验证。压缩包子文件的文件名称列表"Camera_Calib-master"暗示了一个可能包含相关代码、算法实现和文档的项目或库，用于在计算机视觉和机器人视觉领域实现双目相机的标定和测距。