双目视觉测距工程答辩：原理、实现与标签检测

双目视觉工程答辩聚焦于一项利用双目摄像头进行测距的实际项目，旨在通过在室内环境中识别和计算特定标签（如红色和黑色圆形）与摄像头的距离和方向。这个系列博文的第一篇PPT详细介绍了项目的设计思路、实现过程以及团队成员的分工。 项目简述部分阐述了项目的基本架构，即利用双目相机的视差原理，通过计算左右摄像头之间成像点的差异来确定物体的空间位置。参与者需要掌握相机标定技术，包括手动和机器标定，以确保图像坐标系的准确性和相机参数的精确度。同时，他们还需运用霍夫变换检测圆形标签，这是图像预处理的重要环节，通过灰度化和二值化等步骤提高图像处理的精度。 组员分工明确：组长王晨阳负责整个项目的顶层设计，负责棋盘格的制作、双目测距理论研究、相机标定和三维重建；陈伟敬主要负责实验器材的采购和调整，学习标签识别算法，参与代码编写和测试；任哲负责实验场地安排，单目视觉测距实践，以及图像拍摄和标签检测算法的学习，特别是实现圆形标签的立体匹配。 在工程设计准备阶段，项目团队使用双目相机、皮尺、黑白棋盘进行标定，并通过实际拍摄和处理图像来获取和分析数据。他们通过Matlab进行相机标定，展示标定结果，包括手动标定和机器标定的对比，以便优化系统性能。 测距原理的核心是三角测量法，利用双目视觉模型计算视差，结合旋转和平移矩阵以及相机参数（如焦距、中心点坐标和像素尺寸）进行距离计算。通过相似三角形原理，可以将像素级的视差转换为物理距离。 标签检测是项目的关键部分，通过对图像进行预处理，特别是灰度化和二值化，再利用霍夫变换检测圆形，以便定位和识别标签。这一步骤对于提高双目视觉系统的精度至关重要。 这个双目视觉测距工程答辩不仅涵盖了双目视觉技术的基础理论，还强调了实际应用中的硬件选择、软件开发和图像处理技巧，以及团队协作的重要性。通过这个项目，学生能够提升图像处理、编程和解决问题的能力，同时深入理解双目视觉测距技术的工作原理和实施细节。