单目视觉测距：几何关系与针孔模型

"单目测距方法一-tri-mode_ethernet_mac_verification_plan 以太网三速mac源代码说明2" 单目视觉测距是一种利用单个摄像头获取图像信息并估算物体深度的技术。在该方法中，对应点标定法是最常见的实现方式。对应点标定法通过比较不同坐标系中的对应点坐标来确定坐标转换关系，从而计算出图像深度。然而，这种方法存在精度限制，因为实际操作中难以精确记录点在世界坐标系和图像坐标系的坐标。此外，如果摄像机的位置或角度发生变化，就需要重新标定，导致它更适合于固定位置的摄像机应用场景。 为解决这一问题，几何关系推导法被引入。此方法基于摄像机投影模型，通过几何推导来建立世界坐标系与图像坐标系之间的数学关系，这样就不必受限于特定的摄像机参数或位置。这种方法适用于移动载体上的摄像机，因为它可以适应载体运动引起的摄像机参数变化。 单目视觉测距的原理在于，从二维图像中恢复三维空间信息。为了实现这个目标，通常需要一定的约束条件，例如载体在平面上运动，摄像头高度固定，且保持视角与地面平行。摄像机的标定是关键步骤，涉及大量矩阵运算和优化，以确保实时性。 在单目测距方法一中，针孔模型常被采用。针孔模型假设光线通过摄像机的光心（针孔）并在成像平面上形成图像。图1描绘了这一原理，其中点Pxy是世界坐标系中的点，uv是该点在图像平面上的坐标。测距的目标是将图像特征点p的uv坐标转换为世界坐标系中的Pxy坐标。 具体来说，如图所示，摄像机被固定并向下倾斜，H表示摄像机到地面的垂直距离，y1是摄像机垂直视角投影在地面上的最近距离，y2是摄像机垂直视角投影在地面上的最远距离，x1是当摄像机垂直视角投影在地面上的距离最近时，其水平视角投影在地面上的距离。α和β分别代表水平和垂直视角。通过这些几何元素和摄像机内参，可以建立数学模型来计算物体的三维位置，从而实现单目测距。