利用摄像头与激光笔自制简易测距仪

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"基于摄像头的激光测距仪DIY教程" 本文介绍了一种创新的方法,通过利用低成本的材料和设备,如摄像头和激光笔,来自制激光测距仪。这种方法特别适用于那些对重量有严格限制的设备,比如微型空中机器人。传统的测距组件,如超声波、红外线或专业激光测距仪,虽然效果良好,但在重量敏感的应用中可能不理想。通过结合现有的摄像头,可以实现功能扩展,同时避免额外增加重量。 该DIY项目的基本思路是利用一个激光笔发射激光束,将其投射到目标物体上,然后由摄像头捕捉到反射回来的激光点。由于摄像头的光学特性,激光点在图像中的位置与目标物体的距离有关。通过精确计算激光点相对于摄像头中心的位置,可以推算出目标距离。 工作原理的关键在于理解几何关系和光学原理。假设激光束平行于摄像头的主光轴,当激光点出现在图像中时,其相对于中心的位置(以像素计)可以转换为实际的距离。公式涉及摄像头与激光器之间的固定距离(h)、激光点在图像上的像素位置(pfc)以及单个像素对应的弧度值(rpc)。考虑到实际对齐可能存在的误差,还需要一个弧度补偿值(ro)。 通过以下公式可以计算目标物体的距离D: \[ D = h \cdot \frac{pfc}{tan(\frac{rpc + ro}{2})} \] 要实现这一计算,首先需要测量并确定固定参数h,然后在图像处理中找到激光点的位置(pfc),计算出对应的弧度(rpc),并进行必要的对齐误差校正(ro)。一旦这些值确定,就可以实时地从摄像头的图像中提取数据,快速计算目标物体的距离。 这个方法的优点在于它的简便性和成本效益。通过利用现有的摄像头,不仅减少了硬件成本,还使得系统更轻便。此外,由于计算过程相对简单,这种方法适合于需要快速响应的机器视觉应用。 这个基于摄像头的激光测距仪DIY项目展示了如何将普通摄像头转变为一种功能强大的测距工具,这对于机器人避障、定位以及其他需要精准距离感知的场景具有很大的潜力。通过深入理解和实践这种技术,爱好者和开发者可以进一步探索和优化这一系统的性能,以适应更多复杂的应用环境。
2016-05-09 上传
实现效果:http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html 如何在你的电脑上运行这个程序? 1,它需要cvblobslib这一个opencv的扩展库来实现检测物体与给物体画框的功能,具体安装信息请见: http://dsynflo.blogspot.com/2010/02/cvblobskib-with-opencv-installation.html,当你配置好cvblobslib之后,你可以用这一的程序进行测试:http://dl.dropbox.com/u/110310945/Blobs%20test.rar 2,视频中两个摄像头之间的距离是6cm,你可以根据你摄像头的型号,来选择合适的距离来达到最好的效果。 3,在进行测距之前,首先需要对摄像头进行标定,那么如何标定呢? 在stdafx.h中把"#define CALIBRATION 0"改成 “#define CALIBRATION 1”表示进行标定,标定之后,你就可以在工程目录下的"CalibFile" 文件夹中得到标定信息的文件。如果标定效果还不错,你就可以吧"#define CALIBRATION " 改成0,以后就不需要再标定,直接使用上一次的标定信息。你还需要把"#define ANALYSIS_MODE 1"这行代码放到stdafx.h中。 4,视频中使用的是10*7的棋牌格,共摄录40帧来计算摄像头的各种参数,如果你像使用其他棋盘格,可以在 "StereoFunctions.cpp"文件中修改相应参数。 5,如果你无法打开摄像头,可以在 "StereoGrabber.cpp"文件中修改代码“cvCaptureFromCAM(index)”中index的值。 6,About computing distance: it interpolates the relationship between depth-value and real-distance to third degree polynomial. So i used excel file "interpolation" for interpolation to find k1 to k4, you should find your own value of these parameters. 7,你可以通过调整控制窗口中各个参数的滑块,从而来得到更好的视差图。 8,在目录下的”distance“文件夹中,有计算距离信息的matlab代码。 9,如果你想了解基本的理论,可以看一下这个文档:http://scholar.lib.vt.edu/theses/available/etd-12232009-222118/unrestricted/Short_NJ_T_2009.pdf 视频中环境:vs2008,opencv2.1