单目视觉测距技术详解与应用

本文主要介绍了单目视觉测距的原理和实现方法，强调了对应点标定法的局限性，并提出了几何关系推导法作为替代方案。单目视觉测距在二维图像中获取三维空间信息，需要特定约束条件，如摄像头高度固定、视角平行等。文章还探讨了基于针孔模型的单目测距方法，解析了如何将图像坐标转换为世界坐标的过程。 在单目视觉测距中，对应点标定法是常用的一种方法，通过比较不同坐标系中对应点的坐标来计算转换关系。然而，由于器材限制，这种方法在精确度上存在挑战，导致转换矩阵的精确度受到影响。此外，对应点标定法适用于位置固定的摄像机，不适应于移动载体上的摄像机，因为摄像机参数的变化需要频繁重新标定。 为了解决这些问题，文中提出的几何关系推导法依据摄像机投影模型，通过几何推理建立世界坐标系和图像坐标系之间的关系，更好地适应了移动载体上的应用。这种方法无需在不同条件下重复标定，增强了测距的实用性。 单目视觉测距的基本原理涉及到从二维图像中恢复三维信息。这需要对摄像机进行标定，确保图像坐标系与物理空间坐标系的精确对应。标定过程通常涉及复杂的矩阵运算和优化，以确保测距的实时性。 在单目测距方法一中，利用针孔模型进行分析。针孔模型假设光线通过摄像机中心（即“针孔”）投射到图像平面上。设点P在世界坐标系中，其像点p在图像坐标系中，通过计算可以将uv坐标转换为Pxy坐标。在这个模型中，摄像机固定并倾斜一定角度，测距目标是确定特征点p在地面的实际位置。关键参数包括摄像机到地面的距离H，以及由摄像机视角定义的地面上的近远距离1y和2y，以及水平距离1x。 通过三角几何关系，可以建立点P的世界坐标和像点p的图像坐标之间的数学关系，从而计算出目标物体的实际距离和位置。α和β是与摄像机视角和倾斜角度相关的参数，用于进一步计算三维位置。 单目视觉测距是一种复杂但实用的技术，通过几何关系推导和针孔模型，可以在移动设备上实现相对精确的测距，广泛应用于自动驾驶、无人机导航、机器人定位等多个领域。