双目视觉变焦测距技术
基于双目立体视觉的汽车安全车距测量方法
近年来 车 辆安 全辅 助驾 驶 系统越 来越 受 到人 们 的重视 ，汽 车安 全 车距 测 量 系统 通 过 计 算 当前 车 与 前 方 目标车 之 间 的距 离 ，当汽 车 车 距 较 近 时 向司 机 预先 发 出报 警 信号 ，从 而 完 成 危 险警 告 和 防碰 撞 的 功 能 ．
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［ ］＝（三 三兰三兰三兰］（享｝ ２，
２ 摄 像 机 标定
Ｄ
图 １ 双 目立体 视 党基 本 原 理
Ｆｉｇ．１ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｓｔｅｒｅｏ－ｖｉｓｉｏｎ
空 间任 意点 Ｐ在 ２个摄像 机 Ｃ 和 Ｃ 上 的摄 影 点 分别 为 ＰＪ和 尸 ．假 定 和 Ｃ 摄 像 机 已经 标定 ， 它们 的投 影矩 阵分别 为满 秩矩 阵 和 Ｍｒ，于是有 ：
的公垂 线 的 中点．如 图 ２所 示 ，２条 异 面 直线 和
Ｌ ，Ｍ。和 为在 这 ２条 异 面直 线 上 滑 动 的点．当
ｌＩ Ｍ Ｍ２ ｆｌ值 最 小 时 ，Ｍ Ｍ２即为 ２条 异 面直 线 的公
垂 线 ，Ｉ （Ｍ ＋ ）即为公 垂线 中点 的坐标
．
需 要进行 静态试 验 ，所 以选取 了一般道路 的场景 ；另 外 研究 的是 高 速 公 路 上本 车道 前 方 车 辆 的距 离 检 测 ，对在本 车道左 边或右 边 的车道暂不考 虑 ，所 以试 验 时车辆 一般在 图像 中间位 置．试验 所 得数 据 如表 １所 示 ．
双目视觉定位原理
双目视觉定位原理双目视觉定位原理是一种常见的视觉定位原理，它是通过两个摄像头同时拍摄同一个物体的不同角度，再通过计算机图像处理技术将这些图像进行分析处理，从而确定目标物体的位置、大小、形态等信息。
这种技术被广泛应用于机器人、无人机、自动驾驶汽车等领域，它的基本原理是通过双目视觉模拟人类眼睛的立体视觉效果，以实现对目标物体的快速准确识别和定位。
双目视觉定位原理的基本原理双目视觉定位原理的基本原理是通过两个摄像头同时拍摄同一个物体的不同角度，再通过计算机图像处理技术将这些图像进行分析处理，从而确定目标物体的位置、大小、形态等信息。
双目视觉定位系统主要由两个摄像头、镜头、图像采集卡、图像处理器和计算机组成。
其中，两个摄像头被安装在一定距离的位置上，一般是左右两侧，成为双目视觉系统。
当目标物体出现在两个摄像头的视野中时，它将在两个摄像头的图像中分别呈现出不同的位置和角度。
计算机会对这些图像进行分析处理，通过计算两个图像之间的差异，确定目标物体的位置、大小、形态等信息，从而实现对目标物体的快速准确定位。
双目视觉定位原理的优势双目视觉定位原理相比其他定位原理具有以下优势：1.快速准确：双目视觉定位原理可以在短时间内快速准确地识别和定位目标物体，适用于高速运动物体的定位。
2.适应性强：双目视觉定位原理可以适应不同环境和光照条件下的定位需求，具有较高的灵活性和适应性。
3.精度高：双目视觉定位原理可以实现毫米级别的定位精度，可以满足高精度定位需求。
4.成本低：双目视觉定位原理不需要复杂的设备和技术，成本相对较低，适用于大规模应用。
双目视觉定位原理的应用领域双目视觉定位原理可以广泛应用于机器人、无人机、自动驾驶汽车等领域。
在机器人领域中，双目视觉定位原理可以用于机器人的自主导航、目标跟踪、障碍物避免等方面；在无人机领域中，双目视觉定位原理可以用于无人机的目标搜索、跟踪、拍摄等任务；在自动驾驶汽车领域中，双目视觉定位原理可以用于车辆的自主导航、障碍物检测、停车等方面。
基于双目视觉的识别测距系统设计
第12期2023年6月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.12June,2023作者简介:张润豪(1997 ),男,浙江温州人,硕士研究生;研究方向:图像处理,控制工程㊂基于双目视觉的识别测距系统设计张润豪,杨㊀瑞,管㊀艳(西京学院计算机学院,陕西西安710123)摘要:双目视觉的识别测距主要通过双目视觉系统模拟人的 双眼 ,从而获得物体的形状和距离的远近㊂文章提出一种目标识别测距系统,构建卷积神经网络模型,利用图像处理技术识别目标以及三角相似原理计算目标距离,最后达到识别和检测的目的㊂实验结果表明,所设计的目标识别测距系统能够同时保证特定目标的检测和测距,具有一定的研究意义㊂关键词:双目视觉;识别测距;神经网络中图分类号:TP391.41㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀随着农业自动化的发展,水果的自动化与智能化采摘技术研究已成为当今的研究热点㊂然而,水果的采摘方式与其他作物不同,需要进行准确的采摘㊂因此,依靠双目视觉实现对目标物的准确识别和定位十分重要㊂双目视觉对于危险生产场所的检测㊁非接触产品的质量检测以及位置随机移动物体的实时检测具有重要的研究意义和应用价值[1]㊂双目视觉技术还可应用于机械臂㊁智能家居㊁智能制造㊁工业等具有巨大潜力的领域[2]㊂其他测距方法测距误差较大,测量范围受限,而双目视觉技术可以在不接触目标物的情况下识别和定位目标物,还可以估计目标物的深度信息㊂因此,本文选择双目测距法㊂然而,同时具备目标物识别和测距的系统比较少,不能满足指定工作的需求[3-5]㊂针对上述存在的问题,结合双目视觉和机器学习等技术[6-9],本文提出了基于双目视觉的目标检测测距方法,设计了一个基于双目视觉的目标检测测距系统㊂该系统能够实现对目标物的识别和定位,使人们可以利用计算机技术模拟人眼,方便后期的操作㊂该系统利用卷积神经网络对物体进行识别,再根据双目相机测距原理,最后得到目标与摄像头之间的距离,从而最终实现定位㊂1㊀双目视觉系统㊀㊀双目系统主要由两款相同的摄像头组成,保持在同一个水平面上,并共享一个共同的观察区㊂距离测量是用三角数学方法进行的㊂测距的原理如图1所示㊂O 1和O 2分别为两个摄像头的光圈中心,它们之间的长度为B ㊂点P 为空间中的待测目标物,P 1(x 1,y 1)和P 2(x 2,y 2)为点P 在双目相机成像平面所成的点㊂当焦距为f 时,根据三角形原理可得:图1㊀测距原理B -x 1+x 2Z -f =B Z(1)Z =fB x 1-x 2(2)根据公式(1)和(2),设P 为空间中的一点,在空间坐标系和相机坐标系中的坐标点为(X ,Y ,Z ),(Xᶄ,Yᶄ,Zᶄ)㊂图像坐标系和像素坐标系表示为(x ,y )和(u ,v )㊂空间坐标系经变化到相机坐标系,有:XᶄY ᶄZ ᶄéëêêêùûúúú=R X Y Z éëêêêùûúúú+T (3)根据投影原理,把空间上的点投影到平面上,可得到相机坐标系到图像坐标系的转换关系,即:x y éëêêùûúú=f X ᶄZ ᶄf Y ᶄz ᶄéëêêêêùûúúúú(4)图像坐标系的起点是相机光轴和图像平面的交点,像素坐标系起点从像素阵列中的第一个点开始,图像坐标系转换到像素坐标系:u v éëêêùûúú=x dx +u 0y dy +v 0éëêêêêùûúúúú(5)由以上式可得:Z ᶄu v 1éëêêêùûúúú=1dx 0u 001dy v 0001éëêêêêêêùûúúúúúúf 0000f 000010éëêêêùûúúúR T 01éëêêùûúúX Y Z 1éëêêêêùûúúúú=f xu 000f y v 000010éëêêêùûúúúR T 01éëêêùûúúX Y Z 1éëêêêêùûúúúú(6)公式(6)中的矩阵代表着相机的内外参数,通过相机的标定获得具体参数㊂双目视觉测距是采用双目视觉技术来测量物体距离的原理,通过两台摄像机拍摄同一场景生成图像视差,并根据该视差建立物距测量模型,实现场景距㊀㊀离的实时计算㊂O l 和O r 为光圈中心,T ,f 为相机基线距离和焦距,P l 和P r 为图像坐标系的点,Z 为垂直距离㊂根据三角形相似:T -(X l -X r )T =Z -fZ(7)推出点P 与相机距离Z 的表达式为:Z =fT X l -X r =fTd(8)公式(8)式中,左右相机视差d =X l -X r双目测距系统的流程如图2所示,各个坐标系之间的转换关系如图3所示㊂图2㊀双目系统流程图3㊀各个坐标系转换2 双目相机标定2.1㊀相机标定㊀㊀双目相机中内部和外部参数和畸变参数的精度直接影响后续测量的精度㊂因此,文章选用了具有精度高㊁操作方便的张正友标定法㊂本文自制一个黑白棋盘,并将其固定在一个纸板上,如图4所示㊂首先,使用双目相机在不同的位置和角度拍摄大约30幅棋盘图像㊂其次,将图像分别导入MATLAB 进行检测校正㊂最后,经过计算和分析,利用棋盘校准板获得左右相机内部和外部参数及其位置的三维视图㊂标定结果如图5所示㊂2.2㊀立体校正㊀㊀把实际中非共面行对准的两幅图像,校正成共面行对准,提高匹配搜索的效率㊂将消除畸变后的两幅图像严格地对应,利用极线约束使得两幅图像的对极线恰好在同一水平线上,这样一幅图像上任意一点与其在另一幅图像上的对应点就必然具有相同的行号,只需在该行进行一维搜索即可匹配到对应点㊂根据摄像头标定后获得的双目相对位置对左右视图进行消除畸变和行对准,如图6所示㊂图4㊀标定板角点图5㊀标定板平面位置和标定误差图6㊀校正后图像2.3㊀立体匹配㊀㊀立体匹配主要计算视差㊂基于双目测距原理的分析使得可以通过计算由左右摄像机拍摄的每个图像相应点的视差来获得关于图像深度的信息㊂双目立体视觉的三维重建过程中,需要通过立体匹配算法进行视差图的计算得到左右两幅图像的视差值,进而计算深度以恢复场景的三维信息㊂要计算左右视图中三维场景中目标点生成的视差,左右视图中的两个对应像点必须与该点匹配㊂然而,协调二维空间中的对应点需要很长时间才能缩小适当的搜索范围,需要进行双目相机的立体校正,将二维上的匹配搜索降低到一维㊂立体匹配后,得到的视差图如图7所示㊂图7㊀视差3 图像识别定位测距3.1㊀数据标注和图片训练㊀㊀数据标注是处理原始语音㊁图像㊁文本㊁视频和其他数据并将其转换为机器可读信息的过程㊂机器无法识别和研究未标记的原始数据㊂原始数据只有经过标注处理成为结构化数据后才能被算法训练所使用㊂整个数据标注的过程如下:首先,将要标注的物体制作成数据集,并且图片越多越好,如果样本过少,模型训练和预测都会受到影响,非常容易欠拟合;其次,通过Labelme 工具进行标注,如图8所示;最后,将数据集分为训练集㊁验证集和测试集㊂数据标注完成后,需要对标注的数据集图片进行训练,图片训练完成后,可以看到训练好的模型的权重和PR Curve 曲线㊁Confusion Matrix (混淆矩阵)等训练过程数据㊂然后可以用训练的模型进行测试,配合双目摄像头,可以实现对特定物体的实时识别,如图9所示㊂3.2㊀双目识别测距㊀㊀双目相机的工作方式与人眼相同㊂人眼感知物体距离的能力基于两只眼睛在同一物体上呈现的图像差异,也称为视差㊂把物体识别和双目测距结合在一起,融合了卷积神经网络,不仅能够对物体进行识别,还能够进行测距㊂本文通过深度学习技术与传统算法的结合,利用双目相机实现了物体的精准测距㊂通过网络框的置信度确定识别的准确度,计算表达式为:图8㊀标注图9㊀灰度图和识别信度Pr (object )ˑIOU truth pred(9)IOU truth pred=area (BB dt ɘBB gt )area (BB dt ɣBB gt )(10)Pr (object )为训练样本的概率;BB gt 为物体标签的可行度,BB dt 分为网络预测的可信度;area 为面积函数㊂测距效果如图10所示㊂图10㊀双目测距4 结语㊀㊀在目标识别的基础上,建立双目系统,开发并实㊀㊀施基于双目视觉和机器学习的识别和定位系统㊂该系统已被证明具有一定的精度和稳定性㊂通过对双目距离原理的研究,本文开发了一种基于双目视觉的目标测距和检测系统,通过收集图像㊁校准相机㊁处理图像并进行比较,最后进行目标测试㊂实验表明,目标测距和检测系统具有良好的精度和可行性㊂下一步,笔者将继续深入研究㊁分析和提高双目视觉,消除系统测量的准确性和可靠性,研究双目视觉在智能制造设备和相关智能场景中的应用㊂参考文献[1]任慧娟,金守峰,程云飞,等.面向分拣机器人的多目标视觉识别定位方法[J ].机械与电子,2019(12):64-68.[2]赵刚,郭晓康,刘德政,等.随机工件的点云场景CAD 模型的快速识别与定位[J ].激光与红外,2019(12):1490-1496.[3]柴钰,许继科.基于机器视觉的目标识别与定位系统[J ].计算机工程与设计,2019(12):3557-3562.[4]连黎明.基于多信息融合的移动机器人定位算法[J ].西南师范大学学报(自然科学版),2019(9):89-95.[5]蒋萌,王尧尧,陈柏.基于双目视觉的目标识别与定位研究[J ].机电工程,2018(4):414-419.[6]王德海,洪伟,程群哲.基于双目立体视觉的目标识别与定位[J ].吉林大学学报(信息科学版),2016(2):289-295.[7]高如新,王俊孟.基于双目视觉的目标识别与定位[J ].河南理工大学学报(自然科学版),2014(4):495-500.[8]袁小平,张毅,张侠,等.基于改进FAST 检测的ORB 特征匹配算法[J ].科学技术与工程,2019(21):233-238.[9]BOYKOV Y ,VEKSLER O ,ZABIH R.Fast approximate energy minimization via graph cuts [J ].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ,2001(11):1222-1239.(编辑㊀王雪芬)Design of recognition and ranging system based on binocular visionZhang Runhao Yang Rui Guan YanSchool of Computer Science Xijing University Shaanxi 710123 ChinaAbstract The recognition and ranging of binocular vision mainly uses a binocular vision system to simulate the eyes of humans thereby obtaining the shape of objects and the distance between them.This paper proposes a target recognition and ranging system constructs a convolutional neural network model uses image processing technology to identify the target and calculates the target distance based on the triangular similarity principle finally achieving recognition and detection.Experimental results show that the designed target recognition and ranging system can simultaneously ensure the detection and ranging of specific targets which has certain research significance.Key words。
基于双目视觉的快速定位与测距方法
基于双目视觉的快速定位与测距方法姚志生;许四祥;李天甲;王洋【摘要】In view of the problem of long matching time in binocular vision positioning and ranging process, a rapid method of binocular vision locating and ranging was proposed based on the background-subtraction method. Firstly, the original images captured by the binocular camera were processed by removing distortion and stereo correction.Then,the image frame and the background frame were subtracted,and morphological processing was carried out to obtain the image containing only the target object;Finally,the left and right images were matched, and the epipolar constraint law was employed to remove the mismatch to obtain the three-dimensional information of the object,and the positioning and ranging operation were completed.Experimental results show that the number of initial matching points is reduced by 96.7%,the number of effective matching points is reduced by 94.1%,and the matching time is reduced by 75.8%,compared with the traditional binocular vision ranging method.The method of this paper has practical significance to realize rapid positioning and ranging based on binocular vision.%针对双目视觉定位与测距过程中存在匹配时间较长的问题,提出一种基于背景差分法的双目视觉快速定位与测距方法.首先,对双目相机拍摄的原始图像进行去畸变和立体校正处理;然后,对图像与背景帧差并进行形态学处理,得到只包含目标物体的图像;最后,对左右图像进行匹配并运用极线约束法则去除误匹配得到物体的三维信息,完成定位与测距.经实验验证,与传统双目视觉定位测距方法相比,该方法初始匹配对数减少了96.8%,有效匹配对数减少了94.1%,匹配时间减少了75.8%,表明本文方法对于实现基于双目视觉的快速定位与测距具有实际意义.【期刊名称】《安徽工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(034)004【总页数】5页(P368-372)【关键词】双目视觉;相机标定;极线约束;背景差分法【作者】姚志生;许四祥;李天甲;王洋【作者单位】安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032;安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032;安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032;安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032【正文语种】中文【中图分类】TP391在钢铁冶金行业中，板坯连铸成型后需被分段切割送入辊道。
嵌入式双目立体视觉测距系统
ｎ ｍｂ ｄ ｅ ｎ ｘ． ｅｓ ｓｅ ｃ ｐ ｕ ｅ ｍａ ｅ ａ ａｉ ｓ ｎ ｈ ｏ ｉａｉ ｎｂ ｓｎ Ｂ ａ ｒ ｎ ｈ ｎ ｐ ｏ ｅ ｓ ｓ ａ ｄｅ ｅ ｄ ｄ Ｌｉｕ Ｔｈ ｙ ｔ ｍ ａ ｔ ｒ ｓｉ ｇ ｓｄ ｔ ｙ ｃ ｒ ｎｚ ｔｏ ｙ ｕ ｉ ｇ ２ＵＳ ｃ ｍｅ ａ ，ａ ｄ ｔ ｅ ｒ ｃ ｓｅ ｎ ｓ ｔ ｅｉ ｇ ｓｄ ｔ ｅ ＣＶ ｂ Ｆｉａ ｌ， ａ ｃ ｌｔ ｈ ｉ ｌｄ ｖ ａｉ ｎ ｏ ｅｔｒ ｅ ｗｏ ｉ ｇ ｓ ａ ｄ ｔｅ ａｃ ｌ ｅｔ ｅ ｈ ｍａ ｅ ａａ ｉ Ｏｐ ｎ ｎ Ｌｉ ． ｎ ｌ ｃ ｌｕ ａｅｔ ｅｐｘｅ ｅ ｉｔｏ ｆ ｈ ａ ｇ ｔｉ ｔ ｍａ ｅ ， ｎ ｎ ｃ ｌｕａ ｙ ｔ ｎ ｈ ｔ ｈ
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双目视觉定位原理
双目视觉定位原理详解1. 引言双目视觉定位（Binocular Visual Localization），也被称为立体视觉定位，是一种通过两个相机获取场景深度信息，并根据这些信息确定相机在三维空间中的位置和姿态的技术。
它是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于机器人导航、增强现实、视觉测量等领域。
本文将从基本原理、算法流程和应用实例三个方面详细介绍双目视觉定位的原理。
2. 基本原理双目视觉定位的基本原理是通过两个相机模拟人眼的双目视觉系统，利用视差（Disparity）来计算深度信息，进而确定相机在空间中的位置和姿态。
下面将详细介绍双目视觉定位的基本原理。
2.1 立体几何立体几何是双目视觉定位的基础。
它描述了相机在三维空间中的位置和姿态，以及图像中物体的几何信息。
在立体几何中，我们有以下几个重要的概念：•相机坐标系（Camera Coordinate System）：相机坐标系是相机所在位置的局部坐标系，以相机光心为原点，相机的X轴向右，Y轴向下，Z轴朝向场景。
•世界坐标系（World Coordinate System）：世界坐标系是场景的全局坐标系，以某个固定点为原点，一般选择一个或多个地面上的特征点作为参考。
•相机投影（Camera Projection）：相机将三维空间中的点投影到二维图像平面上，形成相机图像。
•图像坐标系（Image Coordinate System）：图像坐标系是相机图像上的坐标系，原点通常位于图像的左上角，X轴向右，Y轴向下。
•像素坐标（Pixel Coordinate）：像素坐标是图像中的离散点，表示为整数坐标（x, y）。
2.2 视差与深度视差是指双目摄像机的两个成像平面上，对应点之间的水平像素位移差。
通过计算视差，可以获得物体的深度信息。
视差与深度的关系可以用三角几何来描述。
假设相机的基线长度为 b，两个成像平面之间的距离为 f，视差为 d，物体的真实深度为 Z，则有以下关系：[ Z = ]由于视差在像素坐标中的表示是一个差值，而不是直接的深度信息，因此需要进行视差计算来获取深度。
平行双目立体视觉的测距系统
图2
XZ 面投影
由三角形相似可得： Pr B d－f = d Ar Pr + Pr B b － Al Pl + Ar Pr + Pr B d－f = d b + Ar Pr + Pr B （ 2 ） 联立可得： 由式（ 1 ） 、 （ 1） （ 2）
收稿日期： 2012-07-02 。 作者简介： 刘盼（ 1987 － ） ， 女， 北京人， 硕士研究生， 主要研究方向： 嵌入式系统； 方向： 嵌入式系统、 信息监测及智能控制 、 生物传感技术、 生物信息提取。
图1
平行双目立体成像原理
1
双目立体视觉原理
在双目视觉中， 每只眼睛的视网膜上先各形成一个独立的 视像， 通常它们不完全相同， 这是因为人的两眼相距约 65 mm， 当人观察一个立体物体时是从不同角度来观察的， 具体说来说 右眼看到物体的右边多点， 物 就是左眼看到物体的左边多点， 体上所被注视中心的像会落在两眼视网膜的相应点上， 而其他 ［3 ］ 点则落在非相应部位， 因而两眼视像不同， 这就是两眼视差 。 双目立体视觉就是基于视差原理恢复出物体的三维几何信息， 并重建物体三维轮廓及位置的。最基本的双目立体几何关系 它由两个完全相同的摄像机构成， 且两个摄像机 如图 1 所示， ［4 ］ 平行放置 。将模measurement system based on parallel binocular stereo vision
LIU Pan ， WANG Jinhai
( School of Electronic and Information Engineering， Tianjin Polytechnic University， Tianjin 300387 ， China)
双目视觉方案
双目视觉方案双目视觉技术是一项基于人类双眼视觉原理开发的计算机视觉技术。
通过模拟人类双眼的视觉系统，双目视觉方案可以实现对三维场景的感知和重构，为机器人、无人驾驶、智能监控等领域提供强大的视觉支持。
一、双目视觉原理的介绍双目视觉方案的基础是人类双眼之间的视差效应。
由于双眼视线的稍微不同，左右眼所看到的图像会有细微的差异。
通过比较这两个图像间的视差，我们可以计算出物体的距离信息，从而实现对三维场景的感知。
二、双目视觉方案在机器人领域的应用1. 精准定位与导航：机器人在陌生环境中需要定位和导航，而双目视觉方案可以通过测量物体与机器人的距离，帮助机器人构建地图和规划路径，实现精准定位和导航能力。
2. 目标识别与跟踪：双目视觉方案可以提供精确的物体分割和识别能力，帮助机器人快速准确地识别出目标物体，并进行跟踪。
这对于智能监控、自动化仓储等领域具有重要的应用价值。
3. 人机交互：双目视觉方案可以实现对人体姿态和表情的识别，为机器人与人类之间的交互提供更加自然和智能化的方式。
例如，机器人可以通过识别人类的手势和表情，进行更加准确的语音指令检测和情感分析。
三、双目视觉方案在无人驾驶领域的应用1. 环境感知与障碍物检测：无人驾驶汽车需要实时感知道路环境并识别障碍物，而双目视觉方案可以提供高分辨率的深度图像信息，帮助车辆准确地感知和判别道路上的物体，并做出相应的驾驶决策。
2. 路面识别与车道保持：双目视觉方案可以识别道路的纹理和标线，辅助车辆准确定位和车道保持。
通过与车载传感器的数据融合，可以实现高精度和鲁棒性的自动驾驶功能。
3. 防碰撞与智能避障：基于双目视觉方案的深度信息，无人驾驶汽车可以实时监测和预测周围环境中的障碍物，并做出适时的避障决策。
这样可以提高车辆的安全性和驾驶效果。
四、双目视觉方案的发展和前景当前，双目视觉方案在各个领域已经得到广泛的应用，然而仍存在一些挑战，如计算复杂度高、对环境光照敏感等。
随着计算机硬件和算法的不断发展，双目视觉方案有望在未来取得更大的突破，并实现更广泛的应用。
双目相机的最佳成像距离
双目相机的最佳成像距离在我们的日常生活中，双目相机就像那位总是能捕捉到美好瞬间的老朋友。
不管是拍照、录像，还是做一些专业的测量，它都能帮我们记录下生活的点点滴滴。
说到双目相机，它的成像效果可真是让人赞不绝口。
可是，你知道吗？成像的最佳距离可真是个学问。
就像人和人之间的距离，太远了没法交流，太近了又显得尴尬，恰到好处的距离才是王道。
究竟什么是双目相机的最佳成像距离呢？简单来说，就是相机拍摄的对象和镜头之间的那段完美的距离。
在这个距离里，画面不仅清晰，而且细节也会格外丰富。
嘿，想象一下，你在野外看到一只可爱的松鼠。
距离太远，它就像一颗小黑点，没啥意思；距离太近，哎呀，松鼠一转身就溜了。
要想拍到它的萌态，得找到那个恰如其分的距离，这就是真正的“最佳成像距离”啦。
一般来说，最佳成像距离通常在相机的规格里有说明，不过也不是绝对的，得根据拍摄的环境和对象灵活调整。
比如，户外光线充足的时候，可以稍微远一点；而在光线较暗的室内，就得靠近点。
真的是“活到老，学到老”啊，这个道理可真是适用于很多事情。
双目相机就像是个调皮的孩子，总是需要你去探索和了解，才能发挥出它的最佳表现。
在实际操作中，最重要的就是多试多拍。
你可以像个探险家一样，调试相机，尝试不同的距离，看看效果。
拍出来的照片就像是你和相机之间的小秘密，满满的乐趣。
谁说拍照只能是严肃的事？你可以在这个过程中找到很多乐趣，甚至和朋友一起探讨一下，交流一下拍摄的心得，这种互动才是最珍贵的。
别忘了，除了距离，光线、角度也是影响成像的重要因素。
你以为找到了最佳距离，结果一开拍，画面却没那么完美。
啊，这就像人生，有时候你努力了，结果却不尽如人意，但别灰心，再试试，找到那个“黄金”组合。
正所谓“千里之行，始于足下”，每一次尝试都是成长的机会。
说到这里，或许你会想，双目相机的最佳成像距离到底具体是多少呢？哈哈，这没有标准答案哦，因为每一台相机、每一个场景都有它自己的脾气。
就像人一样，千人千面，无法用单一的标准去衡量。
双目立体视觉测距技术
双目立体视觉测距技术马肖;舒博伦;李景春【摘要】Based on the principle about the optical parallax of human's eyes,taking pictures for the same thing by two cameras whose function is identical to each other.Then we could work out the actual distance from cameras to the object according to the optical parallax of different pictures shot before.Thus the binocular stereo vision range would be realized.This paper introduces every step of the optical range-measuring system in detail.It uses MATLAB as a tool to improve and optimize some of the steps and practical methods to some extent,on the basis of some related researches.%基于人眼视差的原理,采用两台性能相同的相机从不同角度对同一物体进行拍摄,然后再根据获取的不同图像的视差计算出物体的实际距离,从而实现了双目立体视觉测距.本文对双目视觉测距系统的各个步骤作了详细介绍,并在相关理论研究的基础上,以MATLAB软件为工具,对其中的步骤进行了一定的改进和优化.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)004【总页数】3页(P81-83)【关键词】双目立体视觉;视差;测距;MATLAB软件【作者】马肖;舒博伦;李景春【作者单位】沈阳航空航天大学创新学院, 辽宁沈阳 110136;沈阳航空航天大学创新学院, 辽宁沈阳 110136;沈阳航空航天大学机电工程学院, 辽宁沈阳 110136【正文语种】中文【中图分类】TN98所谓的计算机视觉是指用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释［1］。
双目交汇定位原理_概述说明以及解释
双目交汇定位原理概述说明以及解释1. 引言：1.1 概述双目交汇定位技术是一种利用双目视觉系统进行测距和定位的技术。
该技术基于两个摄像头模拟人眼的立体视觉原理，通过获取不同角度下的图像信息，并结合计算机视觉算法对图像进行处理，从而实现对目标物体的定位和测距。
双目交汇定位原理首先利用双目视觉系统采集物体在不同位置的图像数据，然后通过双目视差（即左右图像之间的像素差异）来计算物体与相机之间的距离。
最终根据这些距离信息，可以确定物体在三维空间中的位置。
1.2 文章结构本文将按照如下结构进行叙述：首先介绍双目交汇定位原理的基本概念及其组成部分；随后详细探讨了双目视觉系统中常用的测距方法；接着，阐述了双目交汇定位技术在自动驾驶、机器人导航与定位以及其他领域中的应用案例；然后，探讨了该技术所面临的挑战与问题，并总结了当前研究进展和未来发展方向；最后，对整篇文章进行了结论和总结，并对双目交汇定位技术的价值和前景进行了展望。
1.3 目的本文的目的是全面介绍双目交汇定位原理，深入探讨其在不同领域中的应用，并分析该技术所面临的挑战与发展方向。
通过对该技术进行概述、说明及解释，旨在提供读者对双目交汇定位原理有一个清晰且全面的理解，为相关领域开展研究和应用提供参考和指导。
2. 双目交汇定位原理：2.1 定位原理概述：双目交汇定位是一种通过使用双目视觉系统来确定物体在三维空间中的位置和姿态的技术。
其基本原理是利用人类双眼的视差差异来推断物体相对于观察者的距离。
当物体位于不同距离上时，它在两个眼球上所形成的影像会有微小的差异，这种差异被称为视差。
通过解析这些视差信息，可以计算出物体与摄像机之间的距离和姿态。
2.2 双目视觉系统组成：双目视觉系统包括两个相互独立但具有空间关系的摄像机或图像传感器，通常被称为左侧摄像机和右侧摄像机。
这两个摄像机分别模拟了人类的左眼和右眼，从不同角度同时观察同一场景。
每个摄像机捕获到的图像被用作后续处理和计算。
双目视觉传感器的工作原理
双目视觉传感器的工作原理
双目视觉传感器是一种模拟人类双眼的视觉系统，通过两个摄像头同时获取不同角度的图像信息，然后通过计算机算法将这些信息融合在一起，从而实现深度感知和立体视觉。
这种技术模仿了人类双眼之间的差异，利用这种差异来计算物体的距离和位置。
双目视觉传感器的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：
1.图像获取：双目视觉系统由两个摄像头组成，分别位于一定距离内，这两个摄像头同时拍摄同一场景的图像。
由于摄像头之间的距离不同，拍摄到的图像会略有差异。
2.图像预处理：获取到的图像需要经过预处理，包括去噪、色彩校正、图像配准等步骤。
这些预处理操作可以提高后续深度计算的准确性和稳定性。
3.立体匹配：通过计算机算法对两个图像进行匹配，找到对应的像素点。
这个过程称为立体匹配，通过匹配可以得到不同图像之间的对应关系，从而计算出物体的深度信息。
4.深度计算：通过立体匹配得到的对应关系，可以计算出物体在空间中的距离和位置。
这些深度信息可以帮助机器人、自动驾驶汽车等智能设备进行环境感知和导航。
双目视觉传感器的工作原理基于人类双眼视觉的原理，利用双目之
间的差异来获取立体信息。
相比单目视觉系统，双目视觉系统能够更准确地感知物体的距离和位置，从而更好地应用于各种智能设备中。
总的来说，双目视觉传感器通过模拟人类双眼视觉系统，利用双目之间的差异来获取立体信息，从而实现物体的深度感知和立体视觉。
这种技术在机器人、自动驾驶汽车、智能监控等领域有着广泛的应用前景，可以帮助设备更准确地感知和理解周围环境，实现更智能的功能。
基于双目摄像头的测距系统的实现
第2期2021年1月No.2January，20210 引言利用摄像头进行测距已经不是新鲜的事情。
现阶段，关于摄像头测距有3种方式：第一种是在摄像头上安装测距设备包括激光测距仪、测距装置、超声波传感器等，用于测量目标物体与摄像头之间的距离。
这种测距方法有着成本高的特点，需要测试装备上都安装测距设备。
第二种是利用单目摄像头进行测距。
这需要建立到一定的参考数据，根据数据的对比，计算得出摄像头和目标物的位置。
如需要收集的数据包括目标物的尺寸数据、摄像头和目标物之间的夹角、相对位移、摄像头高度等。
该测距方法的实施，需要借助一些数据，因此方法有一定的测试场景限制。
第三种是借助双目摄像头完成测距。
该方法利用立体标定的方式，获取摄像头的参数矩阵，通过标定结果匹配图像，生成3D 点云，深度成像，最后得到摄像头和目标物之间的距离。
这种测距方式，有着复杂的计算方法，还会受到环境因素、立体标定的影响，结果也缺乏稳定性。
1 双目摄像头测距概述摄像头进行测距的方式，存在一系列的问题，那就是成本偏高，容易受到场景的限制，算法十分复杂，需要经过复杂的计算，而且计算结果还不太稳定。
文章针对摄像头测距存在的问题，以摄像头测距为基础，提出双目摄像头测距，实现对摄像头测距的优化改良。
该项技术，可以实现准确迅速地测距，利用目标物在摄像头中的投影，也可以迅速准确地获取距离数据，不需要提前进行摄像头标定，且没有复杂的算法，更不会占用系统的资源。
为了实现摄像头测距的优化，提出双目摄像头测距，其工作原理如下：（1）选择一个摄像头作为基准，选择另一个摄像头作为参照，这样可以获取两个图像，一个是基准摄像头收集到的基准图像，另一个是参考摄像头收集到的参考图像。
（2）将双目摄像头收集到的两种图像进行对比，结合两个图像上目标物呈现出来的特征数据，计算之后完成测距。
2 双目摄像头测距校准步骤利用双目摄像头进行测距，需要做好校准工作，一般而言，校准工作的步骤如下：首先，采集图像。
摄像头识别距离 原理
摄像头识别距离原理
摄像头识别距离的原理是通过测量物体在图像中的大小和相对位置来计算距离。
这种技术被广泛用于安全监控、智能交通和虚拟现实等领域。
以下是一些常见的摄像头距离测量技术。
1. 反射光测距
这种技术使用摄像头和激光或红外线发射器来测量物体的距离。
发射器发出光束，被物体反射后被摄像头捕获。
通过分析光束的光程差和光束反射的时间，可以计算出物体的距离。
2. 双目视觉测距
这种技术利用两个摄像头和深度图像算法来测量物体的距离。
两个摄像头被放置在不同的位置，从不同的角度捕获物体的图像。
深度图像算法可以通过比较两个图像的差异来计算物体的深度。
3. 时间飞行测距
这种技术使用一个摄像头和一个红外光源来测量物体的距离。
红外光源会发出脉冲光束，光束反射后被摄像头捕获。
通过测量光束反射的
时间，可以计算出物体的距离。
以上是三种常见的摄像头距离测量技术。
不同的技术有不同的优缺点。
在选择技术时，需要考虑诸如测量精度、成本和适用范围等因素。
双目相机原理
双目相机原理双目相机是采用双目技术拍摄图像的一种相机，它是利用两台相机，每台相机分别拍摄不同的图像，然后将这两台相机的图像进行对比，从而计算出物体的距离或深度信息。
双目技术被广泛应用于许多领域，比如机器视觉、机器人技术、辅助驾驶系统、安防监控等。
双目相机的拍摄原理可以归结为两个步骤：第一，通过双目技术获取图像的立体信息；第二，利用立体信息计算物体的距离或深度。
双目技术是基于立体视觉的一种技术，它对比两台相机拍摄的图像，并利用视差来计算图像中物体的距离。
视差是指物体在左右两侧图像中的位置偏移，这个位置偏移的大小可以用来衡量物体的距离。
右图与左图中物体的距离可以通过视差来确定，比如当两个物体在图像中的位置差别更大时，就意味着它们之间的距离更大。
这里要用到的基本原理有三个：第一是视距，即两台相机所有拍摄的画面距离。
第二是焦距，即两台相机距离待测物体的距离。
第三是镜头参数，指的是每台相机的特定镜头参数。
视距是相机之间的距离，是实现双目技术的关键。
一般来说，双目相机的视距的大小应该和人类眼睛的视距相似，这样才能模拟人类视觉感知效果，也就是使双目相机具有立体视觉能力。
焦距是双目相机与物体之间的距离，通过调整焦距，可以改变物体在图像中的大小，从而获取更详细的图像。
镜头参数是指双目相机的镜头的特定参数，比如光圈大小、焦距、视场角等，这些参数的设置可以影响双目相机的性能，比如影响图像的清晰度、深度感等等。
双目相机的原理也可以用来计算物体的速度。
物体的速度可以通过获取物体多帧图像中的位置信息，然后计算不同帧图像中物体位置的差异，来估算出物体的速度。
另外，双目相机还可以用来检测物体的外形。
一般来说，双目相机拍摄的图像可以用来计算物体的深度，而通过深度和物体多帧图像中物体位置的差异，就可以得出物体的外形特征，比如物体的形状和大小等。
通过以上叙述可以看出，双目相机的原理是一种立体视觉的技术，它具有视距、焦距、镜头参数等重要参数，可以基于该原理，在机器视觉、机器人技术、辅助驾驶系统、安防监控等领域应用。