Matlab实现单眼视觉测距系统：DLT算法与VO案例研究

资源摘要信息:"dlt算法matlab代码-vodom:单眼视觉测程管道" 知识点详细说明： 1. DLT算法（直接线性变换）：DLT算法是一种常用的计算机视觉技术，用于从二维图像点和三维空间点的对应关系中求解相机的内外参数，即求解投影矩阵。它是结构光测量和机器视觉领域中一种基础而重要的算法。通过DLT算法，可以从一系列二维图像点恢复出三维空间点的坐标。 2. 单眼视觉测距法：单眼视觉测距法是一种利用单个摄像头来估计物体距离的技术。与双目视觉测距法相比，单目视觉测距主要依赖于物体大小、已知的物理尺寸或物体运动产生的视差等信息来估计距离，其计算过程相对复杂，需要更高级的算法支持。 3. 关键点跟踪：在计算机视觉中，关键点跟踪指的是在连续的图像帧中识别和追踪特定的点或物体。这通常涉及到特征检测算法，如SIFT、SURF或ORB等，用于从图像中提取特征点，并使用跟踪算法如卡尔曼滤波、光流法等来维持这些特征点在帧间的连续性和一致性。 4. 三角剖分：在计算机视觉中，三角剖分是指利用图像中检测到的特征点以及它们在空间中的对应点，通过三角形关系来确定相机的位置和姿态。这通常需要已知场景中一些三维点的坐标，以此计算相机视角与三维空间的几何关系。 5. 姿态估计：姿态估计是计算机视觉领域的一个重要课题，指的是确定物体相对于某个参考坐标系的姿态。对于本项目中的单眼视觉测程管道，姿态估计通常涉及从图像中提取的信息，通过计算得出相机自身的旋转和平移参数，用以描述相机的相对运动。 6. MATLAB实现：MATLAB是一种广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级编程语言和交互式环境。该项目使用MATLAB R2018a版本进行算法开发，说明了MATLAB强大的矩阵处理和算法实现能力，尤其是在图像处理和计算机视觉领域。 7. KITTI数据集：KITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago）是一个在自动驾驶和计算机视觉领域广为使用的开源数据集，包含从车辆视角拍摄的真实世界街道场景的图像，以及相应的激光雷达（LiDAR）点云数据、GPS和IMU等传感器数据。该项目在KITTI数据集上进行了DLT算法的测试，说明了算法在真实复杂场景中的适用性和鲁棒性。 8. 系统资源要求：根据项目描述，整个视觉测程管道可以在配置较低的笔记本电脑上运行，说明了算法对计算资源的需求相对适中，便于在不同的硬件平台上部署。 9. 开源项目：该项目被标记为"系统开源"，这意味着其源代码可被用户自由获取和修改。开源不仅促进了技术的共享和合作，也为研究者和开发者提供了验证和改进现有算法的可能。 10. 文件结构：文件名称列表中的"vodom-master"表明，该项目的源代码被组织在一个名为"vodom"的主文件夹中。通常，这种命名习惯用于GitHub等代码托管服务上，方便用户查找和克隆主分支的最新版本代码。