Matlab双目标定与测距跟踪实验指南

"实验指导书 - 实验二 - 双目标定、测距、跟踪1" 在本次实验中，我们将深入探讨双目标定、测距和跟踪的概念与实践，使用MATLAB 2021a及以上版本作为主要工具。实验旨在让学生熟悉数字图像处理，掌握双目标定的过程以及特征点提取和匹配技术，同时学习如何利用这些技术进行目标距离的计算和跟踪。 双目标定是计算机视觉领域中的关键环节，它涉及两个不同视角的相机对同一场景的同步拍摄。在这个过程中，我们需要标定这两个相机，以便校正它们的内参和外参，消除失真。在MATLAB的StereoCameraCalibrator工具箱中，可以导入标定图像（通常是棋盘格图案），设定棋盘格大小，然后进行标定，最终保存结果。标定参数包括焦距、主点坐标和旋转向量等，它们对于后续的目标测距至关重要。 目标测距依赖于特征点提取和匹配。ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种快速且旋转不变的特征描述符，适用于图像匹配。在实验中，我们需要使用MATLAB的detectORBFeatures函数提取ORB特征点，然后进行双目匹配。匹配的特征点可以用来计算深度，即目标距离。平均深度可以通过匹配点的深度值计算得到，这有助于提高测距的准确性。 跟踪部分涉及对连续图像帧中的目标进行定位。在每帧图像中，我们提取ORB特征点，寻找前一帧与当前帧的对应匹配，以此来更新目标的边界框。如果匹配失败，可能需要重新框选目标或尝试不同的特征匹配策略。程序中的continue语句通常在特定条件不满足时使用，如特征点匹配不足或跟踪丢失，以跳过当前迭代并继续处理下一帧图像。若continue未被调用，程序将继续执行后续步骤，可能导致错误的跟踪结果。 为了计算每个点的三维坐标（X、Y、Z），我们需要结合标定参数和深度信息。标定后的相机模型可以将像素坐标转换为世界坐标。假设已知基线（两相机间的距离）、焦距以及像素坐标，通过立体几何关系，可以解算出点的X和Y坐标。具体公式可能涉及到相机坐标系到像素坐标系的转换，以及空间点到相机的相对位置计算。 实验步骤包括导入标定文件、读取图像、特征点提取与匹配、距离计算、特征点匹配以及目标跟踪更新。完成这些步骤需要对MATLAB编程和计算机视觉的基本原理有深入理解。通过这个实验，学生不仅能够掌握理论知识，还能提升实际操作技能，为未来更复杂的视觉应用打下坚实基础。