单目相机测距详解：从理论到实战，含opencv代码

本资源是一份关于单目相机测距的详细介绍，结合作者在算法公司实习期间完成的项目，通过OpenCV进行实现。作者汤鑫以实用性和实际应用为导向，旨在帮助读者理解和掌握这一技术，特别适合刚接触相机测距工作的公司新员工。 首先，单目相机测距是视觉感知领域的重要应用，主要适用于机器人技术、监控、太空探索等多个领域，它能通过单个镜头获取距离信息，与双目相机和深度相机形成对比。文章着重讲解了单目相机测距的基本流程，包括四个关键步骤：相机标定、图像形成几何原理、外部参数估计以及实际操作中的矩阵计算。 相机标定是整个过程的基础，它涉及到估计相机的内部参数，如焦距、光学中心和径向失真系数，这些参数决定了图像的几何属性。外部参数则是关于相机相对于世界坐标系的位置和方向，包括旋转和平移。在理解这些概念时，作者强调无需过分担忧专业术语，会逐步解释并保证易于理解。 具体操作中，通过一个简单示例，作者展示了如何在房间环境中设置相机，寻找3D点在图像中的像素坐标。这涉及到了多个坐标系的转换和矩阵的运用，但实际上只需要掌握基本工具的使用方法，而非制造工具的底层原理。 整篇内容不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的指导，使得学习者能够快速上手，并将其应用于实际的项目中。无论是对初学者还是有经验的开发者来说，这份PPT都是一个很好的起点，可以帮助他们避免重复已有的基础工作，专注于更高级的问题解决。