一种基于立体视觉的双日摄像机的实现
机器人手眼标定技术中双目相机的实现方案
机器人手眼标定技术中双目相机的实现方案机器人手眼标定技术中双目相机的实现方案双目相机是机器人视觉系统中重要的技术之一，能够模拟人类双眼视觉，实现深度感知和环境感知。
它主要通过利用两个摄像头同时拍摄同一场景，通过计算两个摄像头之间的视差，来推断物体的距离和位置信息。
下面将按照步骤来介绍双目相机的实现方案。
第一步：相机选择在开始实施双目相机的项目之前，我们需要选择合适的相机作为基础设备。
首先，需要选择两个相机模组，这两个相机模组应具备高分辨率、高帧率和高灵敏度等特性，以确保获取清晰的图像。
其次，需要选择可以与相机模组无缝配合的硬件平台，例如嵌入式系统或者计算机。
第二步：相机标定相机标定是双目相机的重要环节，它确定了两个摄像头之间的内外参数，以及相机与机器人坐标系之间的变换关系。
为了完成相机标定，需要使用一个标定板，该标定板上印有一系列具有已知几何关系的特征点。
在拍摄标定板时，需要保证两个相机的视野都能够同时看到标定板，并且标定板在不同位置和姿态下都能够被拍摄到。
通过对拍摄到的图像进行处理和计算，可以得到相机的内外参数，并实现相机与机器人坐标系之间的标定。
第三步：图像采集与预处理在双目相机中，两个相机同时获取图像，并将图像传输到计算机或者嵌入式系统进行处理。
在图像采集之前，需要对相机进行初始化和配置，包括设置图像分辨率、帧率和曝光时间等参数，以及进行图像校正和畸变矫正。
在图像预处理中，可以对图像进行去噪、滤波、直方图均衡化等操作，以提高图像质量和辨识度。
第四步：视差计算与深度感知通过对两个相机拍摄到的图像进行匹配，可以得到左右两个相机之间的视差。
视差是指同一物体在两个相机图像中的特征点之间的水平位移量。
通过对视差进行计算和分析，可以推断物体的距离和位置信息。
在视差计算中，常用的算法包括基于区域的匹配算法、基于特征点的匹配算法和基于深度学习的匹配算法等。
第五步：三维重建与环境感知通过对左右两个相机之间的视差信息进行处理和分析，可以得到场景中物体的三维形状和结构。
《2024年基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》范文
《基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，双目立体成像技术作为计算机视觉领域的重要组成部分，在许多领域都得到了广泛的应用。
双目立体成像技术通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个或多个摄像头获取同一场景的图像信息，并通过计算图像之间的视差，从而恢复出三维场景的深度信息。
本文将就基于计算机立体视觉的双目立体成像技术进行深入的研究。
二、双目立体成像技术的原理双目立体成像技术的原理是基于立体视觉原理的。
通过模拟人眼视物的过程，使用两个或多个摄像头同时从不同角度获取同一场景的图像。
这两个图像被称为立体图像对，它们之间存在着视差。
视差是由于两个摄像头之间的位置差异所导致的，这种差异可以通过计算得到。
通过计算视差，我们可以恢复出场景的三维信息，从而得到双目立体成像的效果。
三、计算机立体视觉技术的应用计算机立体视觉技术在许多领域都得到了广泛的应用。
例如，在机器人导航中，可以通过双目立体成像技术实现自主导航和避障。
在医疗领域，双目立体成像技术可以用于三维重建和测量，帮助医生进行更准确的诊断和治疗。
此外，在虚拟现实、三维建模、工业检测等领域也都有着广泛的应用。
四、双目立体成像技术的实现方法双目立体成像技术的实现方法主要包括图像获取、图像预处理、特征提取、视差计算和三维重建等步骤。
首先，通过两个或多个摄像头获取同一场景的图像对。
然后，对图像进行预处理，包括去噪、灰度化等操作。
接着，提取图像中的特征信息，如边缘、角点等。
然后，通过计算视差，得到每个像素点的深度信息。
最后，根据深度信息恢复出三维场景的深度信息，实现双目立体成像的效果。
五、基于计算机立体视觉的双目立体成像技术的优势与挑战优势：1. 高精度：双目立体成像技术可以获得较高的三维重建精度。
2. 实时性：随着计算机技术的不断发展，双目立体成像技术的实时性得到了很大的提高。
3. 广泛应用：双目立体成像技术在许多领域都有着广泛的应用前景。
基于双目立体摄像机图像的三维建模方法设计及实现
系 统 ， 利用 Ｏｐ ｅ ｎ Ｇ Ｌ开 发 的应 用 程 序 能 够 在 当 ｇ ｌ Ｖ ｅ ｒ ｔ ｅ ｘ ３ ｆ ｖ （ ｍ３ ｄ ｒ ） ｏ ｉ ｎ ｔ ［ ２ ］ ） ； 察 其 是 否 共 线 ， 同时 还 应 当注 意 ，两 幅 图像 极
要 处 于 Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗｓ ９ ５以及 Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗｓ ＮＴ ３ ． ５以上
统基线长度选择 的是 ２ ｃ ｍ，采用本研究 中的特 征提取 以及 匹配算法所得到 的二维图像如 图 ５
所示 ，边缘提取如 图 ６所示 ，特征点提取和特
征 点 匹 配 结 果 如 图 ７和 图 ８所 示 ， 图 ９ （ ａ ）
光 照 处 理 即可 ，具 体 情 况 如 图 ４所 示 。 本 文 首 先 对 于 双 目立 体 摄 像 机 图像 的 三
感 ，同时还具有较为优 良的可视效果 。所 以， 我们可 以得 出结论 ，本研究 中的三维重建算法 具有较高的可行性和优越性。
（ １ ）Ｏ ｐ ｅ ｎ ＧＬ初始 化，也 即是 根据 实验 对象情况设置像素格式，一般需要输入 绘制风
格 （ 线型、宽度、颜色）以及深度 位元 等较为
重要的数据。 （ ２ ）将基本像 素作为依 据，依此来建立 和物体相符的三维模型，然后对模 型做相 关数 学描述 的处理 ，通常来说会 借助 Ｏｐ ｅ ｎ Ｇ Ｌ平 台
自带 的 ＧＬ Ｐ Ｏ Ｌ ＹＧ ＯＮ 以及 ｇ ｌ Ｖ ｅ ￣ ｅ ｘ ３ ｄ 来实现。
维建模 方法进 行了概述 ，接着针对特征 点提取 这一重要步骤提 出了一种基 于边缘 约束 的特 征 点匹配传播优化算法 ，并基 于 Ｏｐ ｅ ｎ Ｇ Ｌ平 台进 行了有 效验证和实 践，证 明了该方案 的有 效性
基于双目立体视觉的摄像机外参数快速在线自标定算法
基金项目：国家863计划项目（2007AA04Z225）；国家自然科学基金项目（60605028）；上海市青年科技启明星计划项目（07QA14024，07QH14006）；上海市曙光计划项目（07SG47）；上海市重大专项（09ZZ091）!!!!!!!!!!!!!!!!基于双目立体视觉的摄像机外参数快速在线自标定算法王涛，谢少荣，潘智昊，罗均（上海大学机械电子工程与自动化学院，上海200072）1引言目前，超小型无人飞行器的降落一般都是采用人工控制，不利于多架次接力飞行，不利于增强续航能力，因此需要无人机能自主降落在既定目标上。
随着计算机视觉尤其是双目视觉的快速发展，为无人机自主着陆提供了很好的工具。
但是由于传统的双目视觉系统的光轴夹角是固定的，存在盲区。
因此，我们提出了一种仿生双眼异向运动的变视轴夹角双目视觉系统。
模仿人双眼的异向运动，不仅可以解决盲区的问题，还可以使着陆目标始终成像于摄像机的图像中心。
2视觉模型与摄像机自标定2.1双目立体视觉系统双目立体视觉系统是模仿人眼的视差效应，利用双摄像机作为传感器来模拟人的双眼，通过拍摄同一场景的两幅不同图像，并基于视差原理来恢复场景或物体的三维几何信息［1］。
和单目视觉系统一样，双目系统中采用的摄像机模型也是针孔模型即透视投影模型。
如图1所示，在此模型中，假定两摄像机中心连线的中点为世界坐标系的原点，两光轴与基线共面，定义此平面为XZ 平面，两个摄像机中心之间的距离为B ，摄像机光轴在XZ 平面内与Z 轴相交于点（0，0，Z ），视轴夹角为2θ待标定。
I 1和I 2是两个摄像机的像平面，（x 1，y 1）和（x 2，y 2）分别是对应点在两个像平面上的图像坐标，P （X ，Y ，Z ）为世界坐标系下的空间点。
首先，根据图1立体视觉模型中的几何关系可知：Z =B 2cot θ（１）x 1=X cot θ（２）x 2f =X cot θr+X sin θ（3）在式（2）和式（3）中，r 是从光心到两光轴的汇聚点的距离，属于未知量。
双面立体视觉技术的实现及其进展
双目立体视觉技术的实现及其进展
2、双目立体视觉关键算法
双目立体视觉技术涉及的关键算法包括图像预处理、特征提取、匹配、视差 计算和三维重建等。其中，图像预处理用于去噪声、增强图像对比度等；特征提 取用于提取图像中的特征点；匹配用于将两幅图像中的特征点进行对应；视差计 算用于计算物体的深度信息；三维重建用于重建物体的三维模型。
3、双目立体视觉硬件实现
3、三维重建：双目立体视觉技术可以用于进行复杂场景的三维重建。例如， 通过拍摄一系列的双目图像，利用视差原理计算出每个像素点的深度信息，进而 生成场景的三维模型。这种技术可以应用于虚拟现实、文化保护等领域。
3、三维重建：双目立体视觉技 术可以用于进行复杂场景的三维 重建
3、三维重建：双目立体视觉技术可以用于进行复杂场景的三维重建
3、双目立体视觉硬件实现
双目立体视觉系统的硬件实现需要考虑相机选型、镜头调整、光源选择等因 素。其中，相机选型应考虑像素、分辨率、焦距等参数；镜头调整应考虑镜头畸 变、相机标定等；光源选择应考虑光照条件、阴影等。另外，硬件实现中还需要 考虑数据传输和处理速度、系统稳定性等因素。
4、结论
4、结论
双目立体视觉技术是一种重要的计算机视觉技术，具有广泛的应用前景。其 硬件实现需要考虑多种因素，包括相机选型、镜头调整、光源选择等。未来，双 目立体视觉技术的研究将更加深入，硬件实现将更加成熟和稳定。随着相关技术 的不断发展，双目立体视觉技术将在更多领域得到应用，为人类的生产和生活带 来更多的便利和效益。
四、结论
四、结论
双目立体视觉技术是机器人感知环境的重要手段之一，其在自主导航、物体 识别与抓取、场景重建等功能中发挥着重要作用。虽然现有的双目立体视觉技术 已经取得了一定的成果，但仍存在许多挑战和问题需要解决。未来的研究将集中 在提高分辨率和精度、实现实时处理、完善深度学习算法、实现动态场景的感知 以及结合多传感器信息等方面。我们期待着双目立体视觉技术在未来的机器人应 用中发挥更大的作用。
基于图像处理和计算机视觉的智能双眼立体视觉系统设计
基于图像处理和计算机视觉的智能双眼立体视觉系统设计智能双眼立体视觉系统是一种基于图像处理和计算机视觉的先进技术，它通过模仿人类视觉系统的方式来实现对物体深度感知和三维重建。
该系统通过采集并处理立体图像，利用双目视觉的视差信息计算物体的深度，从而实现对环境中物体的感知和识别。
在工业、医疗、自动驾驶等领域，智能双眼立体视觉系统具有广泛的应用前景。
一、智能双眼立体视觉系统的基本原理智能双眼立体视觉系统的设计基于两个主要原理：立体成像和视差计算。
1. 立体成像双目摄像头分别拍摄同一场景的两幅图像，模拟了人眼的立体成像过程。
通过左右眼图像间的差异，系统可以重建出目标物体的三维信息。
常用的双目立体成像技术有多种，包括根据红外线结构光、相位差法、时间编码等，这些方法均能有效地获得立体视图。
2. 视差计算视差是指在左右眼图像中物体位置的差异，根据视差可以计算出物体的深度信息。
常用的视差计算算法包括基于窗口匹配的BM算法、SGBM算法、深度神经网络（DNN）等。
这些算法能够快速而准确地提取图像的视差信息，为后续的深度估计提供了重要依据。
二、智能双眼立体视觉系统的功能与应用智能双眼立体视觉系统通过计算机视觉技术的应用，可实现多种功能和应用。
1. 物体三维识别与检测智能双眼立体视觉系统可以对场景中的物体进行识别和检测。
通过对双眼图像进行立体重建和深度估计，系统能够准确识别物体的形状、位置和尺寸，并能够通过与数据库的匹配实现对物体的分类和检测。
这一功能在工业自动化、安防监控等领域有重要的应用。
2. 增强现实与虚拟现实智能双眼立体视觉系统可以结合增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，为用户提供更加沉浸式的交互体验。
通过获取场景的三维信息，系统能够实时将虚拟物体与现实场景进行融合，用户可以通过佩戴设备或观看显示器与虚拟物体进行交互，实现更加自然和逼真的AR/VR交互体验。
3. 自动驾驶与智能导航智能双眼立体视觉系统在自动驾驶和智能导航中具有重要应用。
双目立体视觉技术的实现及其进展
双目立体视觉技术的实现及其进展双目立体视觉技术是一种利用双目相机或者双目摄像系统进行图像捕获和分析的技术，通过模拟人类双眼视觉的方式，实现对三维物体的感知和测量。
该技术已经在诸多领域中得到广泛应用，如工业自动化、机器人导航、医学影像等。
双目立体视觉的实现基于两个关键技术要素：立体标定和立体匹配。
立体标定即对双目系统进行校准，获取相机的内外参数，以及相机之间的相对位姿关系。
通过这些参数，可以映射出左右两个相机图像上的对应点之间的像素坐标关系。
立体匹配则是通过像素坐标的转换，找到两幅图像上对应的物体点的三维坐标。
这通常利用视差（图像上对应点的水平偏移量）来进行计算。
立体标定是双目立体视觉技术实现的首要步骤。
一般采用标定板或者灯光棋盘格等目标进行标定，通过对目标在左右图像上的特征点匹配，可以得到相机的内外参数。
标定的结果决定了后续的立体匹配的准确性。
同时，标定结果还可以用于校正相机的畸变。
立体匹配的过程是通过对视差的计算来推测出物体点的深度信息。
常用的立体匹配算法有区域匹配、视差等。
区域匹配是基于图像块的相似性计算，通过在左图像上滑动一个窗口，在右图像上与之最相似的窗口。
视差则是通过左图像上一些像素点附近一定范围内的像素点并计算与之的相似度，以确定视差最小的点。
1.算法优化：研究者们不断改进立体匹配算法，提高了匹配的准确性和效率。
一些新的算法如基于全局能量最小化的方法和基于深度学习的方法，取得了较好的效果。
2.硬件改进：随着技术的发展，双目相机的硬件设备得到了提升，像素数目和分辨率也有了大幅度的增加。
这使得双目立体视觉系统能够获得更高质量的立体图像，从而提高了立体匹配精度。
3.应用拓展：双目立体视觉技术被广泛应用于机器人、自动驾驶等领域。
例如，在机器人导航中，双目立体视觉可以用于检测和定位障碍物，提供实时的环境信息，实现智能导航。
4.结合其他传感器：为了提高测量的准确性和稳定性，双目立体视觉技术常与其他传感器如激光雷达、惯性导航等进行结合。
双日立体视觉中的摄像机标定技术研究
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Ｃｏｌｇ ｆ Ｍｅ ｈ ｎ ｃ ｌ ａ ｄ Ｅ ｅ ｔ ｎ ｃ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ， ’ ｎ Ｕ ｉ ｅｓｔ ｆ Ａｒ ｈ ｔｃ ｕ ｅ ＆ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ， ’ ｎ ７ ０ ５ Ｃｈ ｎ ｌ ｅ ｏ ｃ ａ ｉ ａ ｎ ｌ ｃｒ ｉ ｅ ｏ Ｅ ｇｎ ｅ ｉ ｇ Ｘｉ ａ ｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｃ ｉ ｔ ｒ ｙ ｅ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｘｉ ａ １ ０ ５， ｉ ａ
ＬＵ Ｊｎ ｓｎ ， Ｕ Ｎ Ｓ－ ｏ ｇ Ｚ Ａ Ｇ Ｑｎ — ａ ｇ ＬＵ Ｄ ｏ ｈ ａ Ｉ ｉ－ｏ ｇ Ｙ Ａ ｉｃ ｎ ， Ｈ Ｎ ｉｇ ｙ ｎ ，Ｉ ａ — ｕ
西安建筑科技 大学 机 电工程学院 ， 西安 ７ ０ ５ ０５ １
Ｅ ｍａ ：ｕｓ２ ２ ６ ． ｍ － ｉ ｌ ｊ１２ ＠１３ｃ 定是建 立在 被测对象 表面点 的二 维投影图像坐标与三维世界坐标之间的桥梁 ， 是实现 自由曲面 三维 重构 的基础 ，也是立体视觉研究领域 中的热 点问题 之一 。
Ｌ Ｕ Ｊｎ ｓ ｎ ， ＵＡ ｉｃ ｎ ， ＨＡ ｉ ｇ ｙ ｎ ，ｔａ Ｒ ｓａ ｃ ｎ ｃ ｍｅ ａ ｃ ｌ ｒ ｔ ｎ ｉ ｉ ｏ ｕａ ｔｒｏ ｖｓ ｎＣｏ ｕ ｅ Ｉ ｉ－ ｏ ｇ Ｙ Ｎ Ｓ－ ｏ ｇ Ｚ ＮＧ Ｑ ｎ － ａ ｇ ｅ Ｌ ｅｅ ｒ ｈ ｏ ａ ｒ ａｉ ａｉ ｎ ｂｎ ｃ ｌｒ ｓ ｅ ｉ ｏ ． ｍｐ ｔｒ ｂ ｏ ｅ ｉ Ｅ ｇｎ ｅ ｉ ｇ ａ ｄ Ａｐ ｌ ａ ｉｎ ， ０ ８ ４ （ ）２ ７ ２ ９ ｎ ｉｅ ｒ ｎ ｐ ｉ ｔ ｓ ２ ０ ， ４ ６ ：３ － ３ ． ｎ ｃ ｏ
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《2024年基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》范文
《基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》篇一一、引言随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术已成为现代科技领域中一个重要的研究方向。
其中，双目立体成像技术作为计算机立体视觉的重要应用之一，已经广泛应用于机器人导航、三维重建、目标检测与跟踪等众多领域。
本文将基于计算机立体视觉的双目立体成像技术进行深入的研究，分析其原理、算法和实现方法，为进一步拓展该技术在不同领域的应用提供理论支持和实践指导。
二、双目立体成像技术原理双目立体成像技术基于人类双眼的视觉原理，通过模拟人眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度拍摄同一场景，获取场景的左右两个视角的图像。
通过图像处理和匹配算法，可以计算出场景中物体的三维空间信息，实现双目立体成像。
三、算法研究1. 图像预处理在进行双目立体成像之前，需要对获取的左右图像进行预处理。
预处理包括去噪、灰度化、二值化等操作，以提高图像的对比度和清晰度，为后续的图像匹配提供基础。
2. 特征提取与匹配特征提取与匹配是双目立体成像技术的核心步骤。
通过提取左右图像中的特征点，如角点、边缘等，然后利用匹配算法（如SIFT、SURF等）进行特征点的匹配。
匹配后的特征点将作为后续计算三维空间信息的基础。
3. 三维空间信息计算根据匹配后的特征点，利用双目立体成像的几何关系和投影原理，计算出场景中物体的三维空间信息。
这个过程需要考虑到相机的内参和外参、畸变校正等因素。
四、实现方法1. 硬件设备实现双目立体成像需要两个相机、镜头、支架等硬件设备。
相机应选用具有较高分辨率和成像质量的型号，以保证获取的图像质量。
镜头需根据实际应用场景进行选择和调整。
为保证双目视场的重合度和精确性，还需要对相机进行精确的标定和校准。
2. 软件实现软件实现部分包括图像处理、特征提取与匹配、三维空间信息计算等算法的实现。
可以使用C++、Python等编程语言进行开发，并利用OpenCV等计算机视觉库提供的相关函数和算法进行实现。
基于HALCON的双目立体视觉系统实现
因此，只要能够找到空间中某点在左右两个摄像机像面上的相应点，并且通过摄像机标定获得图5 校正后的双目立体视觉系统1．3 双目立体视觉系统标定摄像机内参数的标定和单目视觉系统标定一致，双目立体视觉系统的标定主要是指摄像机的内部参数标定后确定视觉系统的结构参数R和T（即两个摄像机之间的位置关系，R和T分别为旋转矩阵和平移向量）。
一般方法是采用标准的2D或3D精密靶标，通过摄像机图像坐标与三维世界坐标的对应关系求得这些参数。
具体的标定过程如下:1、将标定板放置在一个适当的位置，使它能够在两个摄像机中均可以完全成像。
通过标定确定两个摄像机的内部参数以及他们的外部参数（R1、T1与R2、T2），则R1、T1表示左摄像机与世界坐标系的相对位置，R2、T2表示右摄像机与世界坐标系的相对位置。
2、假定空间中任意一点在世界坐标系、左摄像机坐标系和右摄像机坐标系下的非齐次坐标分别为xw、x1、x2，则:消去xw，得到: 两个摄像机之间的位置关系R、T可以用以下关系式表示:1．4 双目立体视觉中的对应点匹配由双目立体视觉系统原理可以看出双目立体视觉是建立在对应点的视差基础之上，因此左右图像中各点的匹配关系成为双目立体视觉技术的一个极其重要的问题。
然而，对于实际的立体图像对，求解对应问题极富挑战性，可以说是双目立体视觉中最困难的一步。
为了能够增加匹配结果的准确性以及匹配算法的速度，在匹配过程中通常会加入下列几种约束:（1）极线约束。
在此约束下，匹配点已经位于两副图像中相应的极线上。
（2）唯一性约束。
两副图像中的对应的匹配点应该有且仅有一个。
（3）视差连续性约束。
除了遮挡区域和视差不连续区域外，视差的变化都是平滑的。
（4）顺序一致性约束。
位于一副图像极线上的系列点，在另一幅图像中极线上有相同的顺序。
图像匹配的方法有基于图像灰度（区域）的匹配、基于图像特征的匹配和基于解释的匹配或者多种方法结合的匹配。
二．使用HALCON进行双目立体视觉测量本节以电路板高度测量为例，讲述在HALCON中如何方便快捷地实现高效双目立体视觉测量（图像为640*480）。
一种双目立体摄像机和3D成像系统[发明专利]
![一种双目立体摄像机和3D成像系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/e774e1d643323968001c926f.png)
专利名称：一种双目立体摄像机和3D成像系统专利类型：发明专利
发明人：阮祥辉
申请号：CN201010565863.5
申请日：20101130
公开号：CN102012627A
公开日：
20110413
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明适用于摄像技术领域，提供了一种双目立体摄像机和3D成像系统，所述双目立体摄像机包括第一摄像单元和第二摄像单元以及用于调节所述第一摄像单元与第二摄像单元镜头间距离的立体基线宽度调节机构。
本发明通过调节两摄像单元镜头间的距离，使立体基线宽度随摄像机与被摄景物间的距离增大而加宽，或使立体基线宽度随摄像机与被摄景物间的距离减小而变窄，这样将立体基线宽度设计成可随摄像机焦距进行调整的方式，双目立体摄像机于近景和远景拍摄时立体效果极佳。
申请人：深圳市九洲电器有限公司
地址：518000 广东省深圳市南山区高新南区科技南12路九洲电器大厦6楼
国籍：CN
代理机构：深圳中一专利商标事务所
代理人：陈世洪
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《2024年基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》范文
《基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》篇一一、引言计算机立体视觉技术在现代科技领域中占据着重要的地位，尤其在双目立体成像领域的应用中发挥着巨大的作用。
双目立体成像技术利用两个或多个摄像头的配合，通过对捕获的图像进行深度分析和计算，实现对三维空间的感知和重建。
本文旨在探讨基于计算机立体视觉的双目立体成像技术的研究，以期为相关领域的研究和应用提供一定的参考。
二、双目立体成像技术概述双目立体成像技术是利用双目视觉系统中的两个摄像头对同一物体进行同时或平行拍摄，获取不同角度的图像信息。
通过对比分析这两个图像，可以计算出物体在三维空间中的位置和形状信息，从而实现对物体的深度感知和重建。
该技术广泛应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。
三、计算机立体视觉在双目立体成像中的应用计算机立体视觉技术在双目立体成像中起着至关重要的作用。
它通过处理两个摄像头的图像数据，运用匹配算法对图像进行精确的匹配，以确定同一物体在不同视角下的位置关系。
随后，利用三维重建算法将二维图像转化为三维模型，实现物体的深度感知和空间定位。
计算机立体视觉技术的优势在于其精确性高、抗干扰能力强，可以实现对复杂环境的准确识别和深度计算。
四、研究方法与技术手段本文研究主要采用以下方法和技术手段：1. 摄像头选择与配置：选择合适的摄像头，并进行合理配置，确保两个摄像头之间的位置关系满足双目视觉系统的要求。
2. 图像预处理：对获取的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，以提高图像的匹配精度。
3. 特征提取与匹配：运用特征提取算法（如SIFT、SURF等）对图像进行特征提取，并采用匹配算法（如基于区域、基于特征等）进行特征匹配。
4. 三维重建：根据匹配结果，运用三维重建算法对物体进行深度计算和空间定位，实现三维模型的构建。
5. 实验验证：通过实验验证所提算法的可行性和准确性，对实验结果进行分析和总结。
五、实验结果与分析本文通过实验验证了基于计算机立体视觉的双目立体成像技术的有效性。
一种基于立体视觉的双目摄像机的实现
一种基于立体视觉的双目摄像机的实现利用双目立体视觉原理，介绍了一种双目摄像机的实现方法、标定等相关技术，同时结合最新的人体特征识别，模式识别和人工智能算法等多领域的技术，实现人数统计、人员站立或倒地的状态，并输出深度图信息，该产品在安防行业中得到广泛应用。
标签：立体视觉；标定；世界坐标；摄像机坐标引言以视觉系统为基础的三维外形轮廓的非接触式、高速测量是一个重要的研究方向，双目立体视觉测量技术是计算机视觉研究的重点和热点。
双目立体视觉通常由单个或两个摄像机从不同时刻、不同角度获得被测物的两幅图像，基于视差原理确定被测物体的三维轮廓，并计算轮廓上任意点的三维坐标，利用获取的三维坐标，对被测物体进行三维建模和三维重建。
文章介绍了一种基于双目立体视觉的双目摄像机，实现方法、标定等相关技术，以及应用。
利用双目技术，结合最新的人体特征识别，模式识别和人工智能算法等多领域的技术，实现人数统计、人员站立或倒地的状态，并输出深度图信息。
该系统具有测量精度高、速度快、结构简单、易于使用等优点，被广泛应用于医院、值班室、审讯室等诸多应用场景。
1 双目立体视觉原理双目立体视觉三维测量是基于视差原理[1]，建立双目摄像机左右两个成像平面摄像机坐标与被测物体世界坐标之间的关系，图1为双目立体成像原理的简单示意图[2]，如图1所示。
图1 双目立体成像原理图为描述方便和简化计算，图1中将左右成像平面（OLuv，ORuv）绘制在镜头的光心前f处（实际上摄像机的成像平面在镜头的光心后），两摄像机坐标系的原点本别在各摄像机镜头的光心处OL及OR，摄像机成像平面坐标系Oluv的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和y轴方向一致，基线距Lb为两摄像机的投影中心连线的距离。
真实世界坐标系中某点P在左右摄像机成像平面中相应的坐标分别为PL（ul，vl）和PR（ur，vr）。
假定两摄像机的成像在同一个平面上，则点P点摄像机成像平面的Y坐标相同，即vl=vr。
《2024年基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》范文
《基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》篇一一、引言双目立体成像技术，作为一种计算机立体视觉的重要组成部分，以其强大的深度感知和空间重构能力，为许多领域如机器人导航、3D打印、自动驾驶等提供了重要技术支持。
近年来，随着计算机硬件技术的进步，双目立体成像技术在学术研究和实际应用中都得到了极大的发展。
本文将围绕基于计算机立体视觉的双目立体成像技术展开研究，分析其原理、应用及未来发展趋势。
二、双目立体成像技术原理双目立体成像技术基于人类双眼的视觉原理，通过两个相机模拟人眼的视觉系统，获取同一物体的不同视角图像。
这两个相机通常被称为“左眼相机”和“右眼相机”，它们以一定的基线距离（两相机光心之间的距离）进行布置。
当两个相机同时拍摄同一物体时，由于视角差异，所得到的图像会产生视差。
通过计算这种视差，可以恢复出物体的深度信息，从而实现对场景的三维重建。
三、计算机立体视觉下的双目立体成像实现计算机立体视觉通过算法对两个相机的图像进行处理，实现三维场景的重建。
主要步骤包括：图像获取、特征提取、视差计算和三维重建。
其中，图像获取是获取两个相机的图像；特征提取是提取图像中的有用信息，如边缘、角点等；视差计算是通过匹配两个图像中的特征点，计算视差；最后通过三维重建算法将视差信息转换为三维空间信息。
四、双目立体成像技术的应用双目立体成像技术在许多领域都有广泛的应用。
在机器人导航中，双目立体成像技术可以提供准确的深度信息，帮助机器人识别和避开障碍物。
在3D打印领域，双目立体成像技术可以实现对物体的精确测量和建模。
在自动驾驶领域，双目立体成像技术可以提供丰富的环境信息，帮助车辆实现自主导航和避障。
此外，双目立体成像技术还广泛应用于虚拟现实、医学影像等领域。
五、双目立体成像技术的挑战与展望尽管双目立体成像技术已经取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。
首先，算法的复杂性和计算成本限制了其实时性和准确性。
其次，光照条件、动态场景等因素会影响图像的匹配精度和深度信息的恢复效果。
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同 网
图 ３双 目 摄像 机 系统 示意图
可计算 出真实世界坐标系中某点 Ｐ 在左摄像机坐标系中的坐标
在视频分析处理模块中， 利用双 目 立体视觉原理 ， 结合最新的人体特征 识别， 模式识别和人工智能算法等多领域的技术 ， 实现对画面中特定区 域的人头、 头肩等特征部位进行识别 ， 以此来区分人和其他物体 ， 可以
、
用。
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Ｐ
（
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பைடு நூலகம்
关键 词 ： 立 体视 觉 ； 标定 ； 世 界 坐标 ； 摄像 机 坐标
／
Ｖ
ｚ
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引言 点的匹配关系， 利用摄像机双 目标定获得的摄像机内外参数， 就可以确 以视觉系统为基础的三维外形轮廓的非接触式、高速测量是—个 定这个点 的三维世 界坐标 。 重要 的研究 方 向 ，双 目 立 体视觉 测量技 术是计 算机视 觉研究 的重点 和 ２双 目标定 热Ｊ 。双目立体视觉通常由单个或两个摄像机从不同时刻、 不同角度获 双目立体视觉系统的标定是通过摄像机的内部参数标定 ，确定视 得被测物的两幅图像 ， 基于视差原理确定被测物体 的三维轮廓 ， 并计算 觉系统中两个摄像机之间的位置关系 ，即两个摄像机之间的旋转矩阵 轮廓上任意 的三维坐标 ， 利用获取的三维坐标 ， 对被测物体进行三维 Ｒ和平移 向量 Ｔ 。 通 常采用标准 的 ２ Ｄ或 ３ Ｄ精 密靶标 ， 通过摄 像机图像 建模 和三维重建 。 坐标与三维世界坐标的对应关系求得这些参数冈 。在实际标定中， 采用 文章介绍了一种基于双 目 立体视觉的双 目摄像机， 实现方法、 标定 １ ４ ＂ １ ４的棋盘格标 定板进行标定 ， 如图 ２ 所示 。 等相关技术， 以及应用。利用双目技术 ， 结合最新的人体特征识别， 模式 具体的标定过程如下 ： 识别和人工智能算法等多领域的技术， 实现人数统计、 人员站立或倒地 （ １ ） 将 标定 板 放置 在 双 目摄 的状态， 并输出深度图信息。 该系统具有测量精度高、 速度快、 结构简单、 像机 的正前方 ， 确 保标定板 在左 易于使用等优点 ， 被广泛应用于医院、 值班室、 审讯室等诸多应用场景。 右两摄 像机 的视 场范 围内。通过 １ 双 目立体 视觉原理 调节标定 板 的位置 、 角度 ， 获取 多 双目 立体视觉三维测量是基于视差原理 ， 建立双 目摄像机左右两 组标定板图像 ， 通过左右摄像机 个成像平面摄像机坐标与被测物体世界坐标之间的关系 ，图 １ 为双目 中摄取 到的标定板 中棋盘格 交 点 立体成像原理的简单示意图日 ， 如图 １ 所示。 位置 ，确定 两摄像机 之间坐标 关 系 ，从而标定 确定两个摄 像机 的 内部参数 ， 包括两镜头的畸变参 数， 镜头焦距 ， 以及主点坐标等 ， 以及两个摄像机的外部参数（ Ｒ 。 右图像 Ｔ Ｌ 与Ｒ Ｒ 、 Ｔ Ｒ ） 。 其 中， Ｒ Ｉ 、 ． Ｔ １ ． 表示左摄 像机 、 ／ 、 ， 与世界坐标系的相对位置 ， Ｒ 、 Ｔ 表示右摄像机与世界坐标系的相对位
ｖ
其中： （ ｘ ｃ ， ｙ Ｃ ， ｚ ｃ ） 为点 Ｐ在左摄像机坐标系中的坐标 ； 为基线 距 ； ｆ 为两个摄像机的焦距 ； （ ｕ 。 ， ｖ Ｊ 和（ ｕ ｒ ’ ｖ Ｊ 分别为点 Ｐ在左右摄像机成像平面中的坐标。 根据视差定义 ， 即某—点在两幅图像中相应点的位置差 ：
科 技 创 新
一
２ ｏ １ ４ ￣ ３ ０ ｌ 科技 创 新与应 用
种基于立体视觉 的双 日摄像机 的实现
柯 常 志 徐 鹏
（ 杭州 Ｉ 海康威视数字技术股份有限公 司 ， 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ ０ ０ ）
摘 要： 利 用 双 目立 体视 觉原 理 ， 介 绍 了一种 双 目 摄 像 机 的 实现 方 法 、 标 定等 相 关技 术 ， 同时 结合 最新 的人体 特 征 识别 ， 模 式识 别 和人工智能算法等 多领域的技术 ， 实现人数统计 、 人 员站立或倒地 的状态 ， 并输 出深度 图信息 ， 该产品在安防行 业中得到广泛应
置。
Ｏ
日
（ ２ ） 假定空间中任意一点在世界坐标系、 左摄像机坐标系和右摄像 机坐标 系下 的非齐次坐标 分别为 ｘ ｗ 、 ｘ 。 、 ｘ 则：
图 １双 目立体 成 像 原 理 图
ｘＦＲＬ ｘ ￣ ＋ ＴＬ
ｘ １ ；ＲＲ ｘ ｌ ’ Ｒ
为描述方便和简化计算 ， 图１ 中将左右成像平面（ Ｏ ￣ ｕ ｖ ， Ｏ ￣ ｕ ｖ ） 绘制 在 镜头 的光 心前 ｆ 处（ 实际上摄 像机 的成 像平 面在镜头 的光心 后 ） ， 两摄 像机坐标系的原点本别在各摄像机镜头的光 处 Ｏ 及Ｏ ， 摄像机成像 平面坐标系 Ｏ Ｕ Ｖ 的Ｕ 轴和 ｖ 轴与和摄像机坐标系的 Ｘ 轴和 Ｙ 轴方向一 致， 基线距 Ｌ ｈ 为两摄像机的投影中心连线的距离。 真实世界坐标系中某 点Ｐ 在左右摄像机成像平面中相应的坐标分别为 Ｐ 如。 ， ｖ 和Ｐ Ｒ （ ｕ ￣ ， ｖ 。 假 定两摄像机的成像在同—个平面上，则点 Ｐ 点摄像机成像平面的 Ｙ坐 标相同， 即ｖ Ｆ Ｖ ￣ ｏ Ｐ 点摄像机成像平面坐标有如下关系 ：
ｕ 一 ｘ Ｃ
则ｘ ｌ 、 ｘ Ｉ 之 间有 如下关 系 ：
ｘ ｒ －Ｒ￣ ＝ ＲＬ Ｚ ｘ， ＋ Ｔａ Ｒｒ ｔ ＲＬ ！ ＴＬ
两 个摄像机之 间 的位置 关系 Ｒ 、 Ｔ 可 表示为 ：
Ｒ－ ＲＲ Ｒ Ｌ 。 ， Ｉ Ｒ ＲＲ Ｒ Ｔ Ｉ ＿
３双 目摄像 机实现 双 目摄像机通过 两个相 同的镜头和 Ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ 采集 图像 ，左 右两路视 频流经过同步曝光控制和 Ｉ Ｓ Ｐ处理 ， 通过视频分析处理模块， 根据摄像 机标定参数 ， 计算物体世界坐标与摄像机坐标关系， 最后经过数据输出 模块输出物体的三维位置信息， 双目摄像机的系统示意图如图 ３ 所示。