单目视觉测距与摄像机标定：几何关系与应用

摄像机标定是计算机视觉中的关键步骤，尤其在三速以太网mac验证计划中，它涉及到多个坐标系的转换。首先，标定过程通常包含三个层次的坐标系：世界坐标系（WCS）、摄像机坐标系（CCS）和图像坐标系，其中物理坐标系（PCS）与像素坐标系（UCS）是图像坐标系的组成部分。 单目视觉测距，作为摄像机标定的一部分，主要依赖于对应点标定法来获取深度信息。这种方法通过比较不同坐标系中对应点的坐标，计算出坐标系之间的转换矩阵。然而，这种标定方法受限于硬件精度，当世界坐标系和图像坐标系中的对应点坐标不够精确时，会导致转换矩阵的准确性受到影响。此外，对应点标定法假设摄像机的位置固定，对于移动载体上的摄像机，摄像机参数的变化需要重新标定，这限制了其在动态环境中的应用。 为了克服这些局限性，本方案引入了几何关系推导法。这种方法利用摄像机的投影模型，不依赖于具体点的坐标，而是通过几何分析来建立世界坐标系和图像坐标系之间的关系。例如，针孔模型是线性摄像机模型中的常用理论，它基于相机的成像几何原理，将物体在世界坐标系中的位置与图像中的像点坐标关联起来。通过分析针孔模型，可以推导出如何将图像中的特征点坐标转换到机器人坐标系下的具体位置。 在实际操作中，单目测距需要对摄像机进行精确标定，比如设定载体在平面上运动，摄像头高度固定，视角与地面平行等约束条件。标定过程中涉及大量矩阵运算和优化，以确保测距的实时性和精度。单目测距方法通常分为多种，如针孔模型测距，它利用摄像机的几何特性来计算目标特征点的三维位置，如物体在世界坐标系中的距离、角度等信息。 摄像机标定和单目视觉测距在以太网三速mac验证计划中起着至关重要的作用，它通过精确定义和转换不同的坐标系，为计算机视觉应用提供了关键的基础数据，尤其是在处理移动摄像机场景时，几何关系推导法的优势尤为显著。