使用OpenCV进行视觉测距与坐标变换

"该文档是关于使用OpenCV进行视觉测距的教程，涵盖了图像处理和目标测距的基础知识，特别是涉及到角点检测方法，如Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测，以及SIFT和SURF特征点检测技术。" 在计算机视觉领域，OpenCV是一个强大的开源库，广泛应用于图像处理、目标识别和测距等方面。这篇文档重点讨论了如何利用OpenCV进行视觉测距，这对于机器人导航、无人机飞行、自动驾驶等领域具有重要意义。 角点检测是图像处理中的关键步骤，用于识别图像中具有显著几何变化的点。文档中提到了两种经典的角点检测算法：Nobel在1988年提出的Harris角点检测和Shi-Tomasi在2000年提出的Good Features to Track算法。Harris角点检测利用矩阵的迹和行列式来确定图像中角点的位置，而Shi-Tomasi算法则基于差分高斯图像的局部最大值来检测角点。 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征是另一种重要的图像特征描述符，它对尺度、旋转和光照变化具有不变性。SIFT算法通过在不同尺度和方向上计算图像的梯度直方图来形成128维的特征向量。文档中还提到了SIFT的快速版本——SURF（Speeded Up Robust Features），它通过Box Filter而非高斯滤波器来加速特征检测，并使用Haar小波响应来计算方向和描述符，这使得SURF在计算效率上优于SIFT，但保持了相似的特征点检测性能。 这些技术在OpenCV中都有实现，可以用于图像匹配、物体识别和距离估计。例如，通过检测图像中的特征点，我们可以计算两个不同时刻或不同视角下的同一物体的位移，从而推断出物体或相机的运动。在三维空间中，结合相机的内外参数标定，还可以进一步计算出目标的实际距离。 这篇文档提供了OpenCV视觉测距的基本概念和方法，对于想要学习和应用OpenCV进行图像处理和测量的初学者来说是一份宝贵的资料。通过学习这些内容，读者能够理解并实施基于特征点的图像分析和距离估计算法，从而在实际项目中实现诸如目标跟踪、避障等功能。