单目视觉测距原理与方法：针孔模型与几何关系解析

"单目测距方法主要涉及单目视觉测距原理，它利用对应点标定法或几何关系推导来获取图像的深度信息。本文档主要介绍两种单目测距方法，一种基于针孔模型，适用于固定位置的摄像机，另一种则未详细展开。在单目视觉测距中，需要对摄像机进行标定，以建立图像坐标系与物理空间坐标系之间的对应关系。" 单目视觉测距是一种通过单个摄像头获取场景中物体深度信息的技术。它主要分为两部分：对应点标定法和几何关系推导法。对应点标定法依赖于不同坐标系中对应点的坐标，通过求解坐标转换关系来获取深度信息，但这种方法在实际应用中受到器材限制，标定精度易受影响，适用于位置固定的摄像机。而几何关系推导法则根据摄像机的投影模型，通过几何推导来确定坐标系间的转换关系，更适用于摄像机参数变化的场合。 单目视觉测距的原理涉及到二维图像信息到三维空间位置的转换。在这个过程中，需要对摄像机进行标定，计算出一系列矩阵以建立图像坐标和物理空间坐标之间的映射。标定过程较为复杂，通常需要大量矩阵运算和优化，以保证实时性。 其中，单目测距方法一基于针孔模型，这是最常使用的线性摄像机模型。在针孔模型中，世界坐标系中的点通过摄像机的光学系统投影到成像平面上，形成像点。通过已知的摄像机参数（如焦距、倾斜角度和高度）以及几何关系，可以将图像上的特征点坐标转换为实际世界坐标。例如，摄像机固定并向下倾斜，图像上的点P'对应于地面上的点P，通过测量H（摄像机到地面的垂直距离）、α（俯仰角度）和其他几何尺寸，可以计算出点P的实际位置。 这种方法的一个关键假设是摄像机的高度和视角保持不变，且运动发生在平面上，以简化计算。然而，这种假设在实际应用中可能会受到限制，特别是对于移动载体上的摄像机。尽管如此，单目视觉测距仍然在许多领域，如机器人导航、自动驾驶和无人机技术中发挥着重要作用。 单目视觉测距是通过数学模型和几何关系，克服了单摄像头无法直接获取深度信息的限制，实现了对三维空间信息的估计。尽管存在标定精度和动态环境适应性的挑战，但随着技术的进步，单目视觉测距的准确性和实用性正在不断提高。