改进的双目视觉三维尺寸测量系统
双目相机 测量 物体 长宽高信息 方法
双目相机测量物体长宽高信息方法双目相机测量物体长宽高信息的方法是一种常用的计算机视觉技术，可以实现对三维物体的精确测量。
下面将介绍双目相机测量物体长宽高信息的原理、步骤和应用。
1.双目相机测量原理双目相机是指由两个摄像头组成的成像系统，模拟了人眼的视觉感知机制。
通过左右眼看到的不同视角，可以获取到三维物体的深度信息。
利用双目视觉测量方法，可以计算出物体的长、宽和高等几何尺寸。
2.双目相机测量步骤（1）相机标定：在进行测量之前，需要先对双目相机进行标定。
相机标定是通过拍摄一组已知尺寸的校准板图像，利用相机内参和外参的确定来建立相机的坐标系和世界坐标系之间的关系。
（2）图像获取：在标定完成后，需要拍摄待测物体的左右视角图像。
通过两个摄像头同时拍摄同一物体的不同视角，形成左右图像对。
（3）图像匹配：采用特征点匹配的算法，对左右图像进行匹配，找出对应的特征点。
常用的特征点匹配算法有SIFT、SURF等。
（4）三维重建：通过匹配得到的特征点对，可以计算出左右图像之间的对应关系，进而确定物体在三维空间中的位置。
根据三角测量原理和相机标定参数，可以得到每个特征点的三维坐标。
（5）尺寸测量：在得到物体的三维坐标后，可以通过计算两个特征点之间的距离，来确定物体的长、宽和高等尺寸信息。
3.双目相机测量应用双目相机测量方法可以广泛应用于工业领域和机器人领域：（1）3D视觉检测：双目相机能够提供高精度的三维尺寸数据，可以在无人机、智能手机、电视等产品的生产过程中进行3D视觉检测，实现自动化检测目标的尺寸精度，提高生产效率。
（2）物流仓储：双目相机可以用于快速测量物体尺寸，可以应用于物流仓储行业中的自动分类、计量等环节，提高物流效率。
（3）机器人导航：双目相机可以提供环境的三维深度信息，可以用于机器人的自主导航和障碍物避障，提高机器人的智能化程度和安全性。
总结：双目相机测量物体长宽高信息的方法通过利用左右视觉图像的深度差异，以及相机标定提供的几何参数，可以实现对物体的精确测量。
双目视觉三维重建技术方法
双目视觉三维重建技术方法双目视觉三维重建技术可有趣啦。
双目视觉呢，就好比我们的两只眼睛看东西一样。
它主要是利用两个摄像机从不同的角度去拍摄同一个场景。
这两个摄像机的位置就像我们的两只眼睛，有一定的间距哦。
那它是怎么实现三维重建的呢？其中一个关键的部分就是特征提取。
就像是在一幅画里找到那些特别的标记点。
比如说在一幅风景图里，那些独特的石头轮廓、树的形状特别的部分，这些就可以被当作特征点。
从两个摄像机拍摄的图像里找到对应的特征点，这就像玩一个找相同但是又有点不同的游戏呢。
接下来就是计算视差啦。
视差这个词听起来有点高大上，其实简单理解就是因为两个摄像机位置不同，同一个特征点在两张图像里的位置有差异。
这个差异就包含着很重要的信息。
通过这个视差，我们就能大概知道这个特征点离我们有多远。
就好像我们的眼睛看东西，近的东西在两只眼睛里的位置差异大，远的东西位置差异小。
然后呢，根据这些视差信息和摄像机的一些参数，像是焦距啊之类的，就可以计算出这个点在三维空间里的坐标啦。
这就像是把平面的东西，一下子变得立体起来。
在实际应用里，双目视觉三维重建技术用处可大啦。
在机器人领域，机器人可以通过这个技术更好地感知周围的环境，就像给机器人装上了一双智能的眼睛。
它能知道前面有什么东西，是障碍物还是它要寻找的目标，还能知道这些东西离自己有多远，这样机器人就能更灵活地行动啦。
在虚拟现实和增强现实方面，也离不开它。
可以让虚拟的东西更好地和现实场景融合，让我们感觉那些虚拟的物体就像是真实存在于我们周围的环境里一样。
不过呢，双目视觉三维重建技术也有它的小烦恼。
比如说在光线不好的情况下，提取特征点就会变得困难，就像我们在黑暗里看东西看不太清那些特别的地方一样。
还有，如果两个摄像机的标定不准确，就像我们的两只眼睛看东西不协调了，那计算出来的三维信息可能就会有偏差呢。
但是随着技术的不断发展，这些小问题也在慢慢地被解决啦。
双目立体视觉测量系统的设计与实现
双目立体视觉测量系统的设计与实现接下来，双目立体视觉测量系统的软件设计包括图像采集、图像处理、视差计算和三维坐标计算四个主要模块。
图像采集模块负责从相机中获取图像数据，并对图像进行预处理。
预处理包括图像去噪、图像增强和图像矫正等操作。
去噪可以通过滤波算法（如中值滤波）去除图像中的噪声。
图像增强可以通过直方图均衡化等方法提高图像的对比度和清晰度。
图像矫正可以通过图像校正算法（如鱼眼畸变矫正）将图像映射到平面上。
图像处理模块主要用于提取图像中的特征点或特征区域。
特征点可以通过角点检测算法（如Harris角点检测）或边缘检测算法（如Canny边缘检测）进行提取。
特征区域可以通过图像分割算法（如GrabCut分割算法）进行提取。
视差计算模块利用图像间的视差关系来恢复物体的深度信息。
常用的视差计算算法包括基于基线的视差计算算法（如SAD、SSD、NCC算法）和基于全局优化的视差计算算法（如动态规划算法、图割算法）。
在进行视差计算之前，需要先对左右图像进行匹配，即找出对应的特征点或特征区域。
三维坐标计算模块通过视差与相机的内外参数之间的关系，将视差转化为三维物体的坐标。
根据视差与深度的关系，可以使用三角测量原理或基于标定板的方法进行三维坐标计算。
最后，双目立体视觉测量系统的实现需要对系统进行标定和精度评估。
系统标定常用的方法有基于相机投影模型的标定方法（如张氏标定法）和基于粗糙特征点的标定方法（如棋盘格标定法）。
精度评估可以通过与真实值的比对或与其他测量手段的比对来进行。
总之，双目立体视觉测量系统的设计与实现需要兼顾硬件和软件两方面的要素。
正确选择硬件设备、合理设计软件模块，并进行标定与评估，可以提高测量系统的稳定性和精度，满足实际应用的需求。
一种基于双目视觉的零件多尺寸的测量方法及系统与流程
一种基于双目视觉的零件多尺寸的测量方法及系统与流程
基于双目视觉的零件多尺寸的测量方法是使用双目视觉系统对零件进行测量的一种方法。
该方法的基本流程如下：
图像获取：使用双目视觉系统获取零件的图像。
双目视觉系统由两个相机和一个光源组成，相机用于捕捉零件的图像，光源用于照亮零件。
图像预处理：对获取的零件图像进行预处理，包括去噪、增强、分割等操作，以提高测量精度和稳定性。
特征提取：提取零件的特征点，如边缘、角点等。
这些特征点用于后续的测量和计算。
坐标系建立：根据零件的特征点，建立零件的坐标系。
这个坐标系用于描述零件的位置和方向。
尺寸测量：根据建立的坐标系，测量零件的各个尺寸，如长度、宽度、高度等。
结果输出：将测量结果输出到计算机或打印机等设备上，以便进行后续的分析和处理。
基于双目视觉的零件多尺寸测量方法具有以下优点：
非接触测量：该方法采用非接触式的测量方式，不会对零件造成任何损伤。
高精度测量：通过精确的相机和光源配置，可以实现高精度的测量结果。
自动化程度高：该方法可以实现自动化测量，大大提高了测量效率。
适用范围广：该方法适用于各种形状和尺寸的零件测量，具有广泛的应用前景。
需要注意的是，基于双目视觉的零件多尺寸测量方法需要专业的设备和人员操作，同时还需要对图像处理和计算机视觉技术有一定的了解。
基于双目视觉系统三维成像精准测量的算法研究
基于双目视觉系统三维成像精准测量的算法研究双目视觉系统是一种模拟人眼视觉的成像系统，通过两个相互独立的摄像机模拟人眼的立体视觉效果，能够实现对物体的三维重建与测量。
在工业、医疗、自动驾驶等领域有广泛的应用。
本文将基于双目视觉系统的三维成像精准测量算法进行研究。
首先，双目视觉系统的原理是通过两个摄像机同时采集同一个物体的图像，然后利用这两个图像之间的差异来计算物体的三维坐标。
通常采用的算法主要有视差法、三角测量法和基线法。
其中，视差法是最常用的方法之一，它通过计算两个图像之间像素点的位移来估计物体距离。
在实际应用中，需要对左右两个图像进行校正，消除不同视角引起的畸变。
然后，可以通过每个像素点的对应点，计算视差大小，从而得到物体的深度信息。
视差法的优点是计算量较小，实时性较强，但精度相对较低。
三角测量法是另一种常用的方法，它利用双目视觉系统的两个光心和物体上的一个特征点构成一个三角形，通过测量三角形的各个角度来计算物体的距离。
具体操作步骤如下：首先，通过摄像机标定得到相机的内参和外参，然后通过图像处理技术提取特征点，如角点、边缘等，对应于左右两个图像；接着利用相机模型计算特征点在三维空间中的坐标，最后通过三角测量得到物体的三维坐标。
三角测量法的优点是精度较高，但计算复杂度较大。
基线法是一种基于模板匹配的方法，它通过匹配左右两个图像中的模板来计算视差信息，然后通过视差信息与基线长度之间的关系计算物体的距离。
具体操作步骤如下：首先，通过摄像机标定得到相机的内参和外参，然后利用模板匹配技术找出左右两个图像中的模板，计算视差信息；接着根据基线长度和视差信息的关系得到物体的距离。
基线法的优点是精度高，但对模板的匹配要求较高，而且计算复杂度也相对较大。
除了上述介绍的算法，还有一些其他的方法可以用于双目视觉系统的三维成像精准测量，如结构光法、点云法、光栅法等。
这些方法的选择需要根据实际应用场景和要求来确定。
总之，双目视觉系统的三维成像精准测量是一个复杂的问题，需要综合考虑摄像机标定、图像处理、特征提取、匹配算法等多个方面的因素。
基于双目视觉的工件尺寸三维测量_张璐铭
点定为0。
3.2 逐点法识别特征圆
根据上述已确定的阵列坐标的大标志圆， 对位于阵列其它位置的小特征圆进行预估定 位。考虑到相邻点的间距变化不大，采用逐点 确定法检测标靶行方向上的小标志圆。算法流
程图如图4所示。
3.4 识别所有特征圆 最后判断是否所有的特征圆都被识别到， 如果有一个圆没有被识别到，由该圆在标靶中 的相对位置，分别根据该圆行和列的各点应用 最小二乘法拟合直线，求两直线的交点，作为 该圆的图像坐标值。 4.图像特征点提取 图像的特征提取是指从图像中获得任何一 种有用的结构化信息。通过双目视觉系统获得 的图像含有大量丰富的信息，为了提高系统测 量的速度和精度，在提取特征点时，一般先对 图像进行预处理，流程图如图5所示。
(2) 其中 和 是三个点组成的两个向量，L的范 围为[0,1]，越趋向于0表示两条线段越具有共线 性，反之，越趋向于1表示两者越不共线。
图7 圆形度去噪 图8 椭圆拟合
》》
学术交流
图9 立体匹配
5.立体匹配 立体匹配就是根据不同的匹配算法将从 两幅图像中提取出来的特征进行一一对应。在 二维图像特征点提取以后，关键任务是寻求左 (右)图像中每个特征点在右(左)图像中相对应 的点，用以恢复图像的深度信息，求得某些特 征点的空间坐标以及由三维数据完成物体的三 维测量。 立体匹配的算法很多，其基本思想是基于相 似性度量、连续性假设或外极约束等原则[8]。本 文将椭圆拟合的圆心图像坐标，结合标定数据与 极线约束的原则进行图像对的立体匹配，将像素 坐标换算成世界坐标系下的三维坐标，最后根据 这些三维点坐标计算出绝对误差与相对误差，完 成物体的三维测量。图10为运用极线约束原则得 出的图像对的立体匹配效果图。
间距a 间距b 间距c 间距d 间距e
基于双目视觉的工件尺寸在机三维测量
．
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ａ ｓ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏｎ ａ ｌ ｍｅ ａ ｓ ｕｒ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄｓ ａ ｎｄ ｅ ｑｕ ｉ ｐ ｍｅ ｎｔ ｃ ａ ｎ ｎ ｏ ｔ ｍｅ ｅ ｔ ｔ ｈｅ ｒ ｅ ｑｕ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏｆ ３ Ｄ ｍｅ ａ ｓ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ａｕ ｔ ｏ ｍｏ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｅｎ ｇｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ Ｃｈ ｉ ｎ ａ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ
Ｔｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇｙ，Ｇｕ ａｎ ｇｚ ｈｏ ｕ ５ １ ０６ ４ ０，Ｃｈｉ ｎ ａ）
基 于 双 目视 觉 的 工 件 尺 寸 在 机 三 维 测 量
全燕鸣 ， 黎淑梅， 麦青群
（ 华南理工大学 机械与汽车工程学院， 广东 广Ｊ ， ｉ １ ５ １ ０ ６ ４ ０ ）
摘要： 由于 传 统 测 量 方 法 及 仪 器 设 备 无 法 满 足 在 机 实 时检 测 工 件 三 维 尺 寸 的要 求 ， 本 文 基 于 双 目立 体 视 觉 视 差 原 理 ， 搭
ｕｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｗｏ ｒ ｋｐｉ ｅ ｃ ｅ ｄｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎｓ ｏｎ — ｍａ ｃ ｈｉ ｎ ｅ ｉ ｎ ｒ ｅ ａ ｌ — ｔ ｉ ｍｅ。ａ ｎ ｏ ｎ— ｍａ ｃ ｈｉ ｎｅ ３ Ｄ ｖｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ａ ｓ ｕｒ ｉ ｎ ｇ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈｅ ｐｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐｌ ｅ ｏ ｆ ｂ ｉ ｎｏ ｃ ｕｌ ａ ｒ ｓ ｔ ｅ ｒ ｅ ｏ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏｎ ｗａ ｓ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈｅ ｄ ｔ ｏ ｗｏｒ ｋ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｗｏｒ ｋｓ ｈｏ ｐ．Ｆｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ，Ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｅ ｏ ｖｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙｓ ｔ ｅ ｍ ｃ ａ ｌ ｉ ｂｒ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｍ ｅ ｔ ｈｏ ｄ ｂ ｙ ｕｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｐｌ ａ ｎｅ ｃ ａ ｌ ｉ ｂｒ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｐｌ ａ ｔ ｅ ｗａ ｓ ｉ ｎｔ ｒ ｏ ｄｕ ｃ ｅ ｄ ． Ｔｈｅ ｎ， ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈｏｌ ｄ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈｍ ｗａ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｆ ｏｒ ｒ ｅ ｃ ｏｇ ｎｉ ｚ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｅ ｘｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｗｏ ｒ ｋ ｐｉ ｅ ｃ ｅ ｆ ｒ ｏｍ ｔ ｈｅ ｂ ａ ｃ ｋ ｇｒ ｏ ｕｎ ｄ ａ ｎｄ ｔ ｈｅ Ｃａ ｎｎｙ ｏｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏｒ ａ ｎ ｄ ｐｏ ｌ ｙ ｇｏ ｎａ ｌ ａ ｐ ｐｒ ｏｘ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｗｅ ｒ ｅ ｕｓ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｎｇ ｔ ｈｅ ｗｏ ｒ ｋｐ ｉ ｅ ｃ ｅ ｃ ｏ ｎｔ ｏｕ ｒ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏｎ ｔ ｏ ｕｒ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｐｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ． Ｆｕ ｒ ｔ ｈｅ ｒ ｍｏ ｒ ｅ ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｍａ ｔ ｃ ｈｉ ｎｇ ａ ｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
《基于双目立体视觉的测量技术研究》
《基于双目立体视觉的测量技术研究》一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目立体视觉技术在各个领域的应用日益广泛。
双目立体视觉技术基于人类双眼的视觉原理，通过对两个不同视角的图像进行立体匹配和计算，实现对物体三维信息的获取和测量。
本文将详细介绍基于双目立体视觉的测量技术的研究背景、意义及现状，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
二、双目立体视觉技术概述双目立体视觉技术是通过模拟人类双眼的视觉过程，利用两个相机从不同角度拍摄同一场景，获取两幅具有一定视差的图像。
通过对这两幅图像进行立体匹配和计算，可以获得物体在三维空间中的位置、形状和尺寸等信息。
该技术具有非接触、高精度、高效率等优点，广泛应用于机器人导航、三维重建、工业检测等领域。
三、双目立体视觉测量技术原理双目立体视觉测量技术的核心是立体匹配。
首先，通过相机标定获取相机的内外参数，包括相机的焦距、光心位置、畸变系数等。
然后，对两幅图像进行预处理，如去噪、平滑等操作，以提高匹配的准确性。
接着，采用立体匹配算法对两幅图像进行匹配，获取视差图。
最后，通过视差图和相机参数计算得到物体的三维信息。
四、双目立体视觉测量技术研究现状目前，双目立体视觉测量技术已取得了一系列研究成果。
在算法方面，研究者们提出了多种立体匹配算法，如基于区域的方法、基于线或面的方法、基于特征的方法等。
这些算法在提高匹配精度和速度方面取得了显著成果。
在应用方面，双目立体视觉技术已广泛应用于机器人导航、工业检测、三维重建、医疗影像处理等领域。
然而，在实际应用中仍存在一些问题，如匹配算法的鲁棒性、测量精度的提高等。
五、基于双目立体视觉的测量技术优势与挑战基于双目立体视觉的测量技术具有以下优势：一是非接触式测量，不会对被测物体造成损伤；二是高精度和高效率，能够快速获取物体的三维信息；三是适用范围广，可应用于各种场景和领域。
然而，该技术也面临一些挑战：一是算法的鲁棒性问题，如光照变化、噪声干扰等因素会影响匹配精度；二是测量精度的提高问题，如何进一步提高测量精度以满足更高要求的应用场景；三是实时性问题，如何实现快速准确的测量以满足实时性要求。
《基于双目立体视觉的测量技术研究》
《基于双目立体视觉的测量技术研究》一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，双目立体视觉作为一种重要的三维测量技术，已经得到了广泛的应用。
双目立体视觉技术通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，然后通过图像处理和计算机视觉算法，提取出场景中物体的三维信息。
本文将针对基于双目立体视觉的测量技术进行研究，探讨其原理、方法及应用。
二、双目立体视觉原理双目立体视觉的原理是基于人类双眼的视觉系统。
当人类观察一个物体时，左右眼从不同的角度观察同一物体，由于视角的差异，会在大脑中形成立体的视觉效果。
双目立体视觉技术就是模拟这一过程，通过两个相机从不同的位置获取同一场景的图像，然后利用计算机视觉算法对这两幅图像进行比对和处理，从而得到场景中物体的三维信息。
三、双目立体视觉测量方法双目立体视觉测量方法主要包括以下几个步骤：图像获取、相机标定、特征提取、立体匹配和三维重建。
1. 图像获取：通过两个相机从不同角度获取同一场景的图像。
2. 相机标定：对两个相机进行标定，确定相机的内参和外参，包括相机的焦距、光心位置、畸变系数等。
3. 特征提取：在两幅图像中提取出有用的特征信息，如角点、边缘等。
4. 立体匹配：通过一定的匹配算法，将两幅图像中的特征信息进行匹配，形成对应的点对。
5. 三维重建：根据匹配的点对，利用三角测量原理，计算出场景中物体的三维坐标信息。
四、双目立体视觉测量技术的应用双目立体视觉测量技术具有高精度、高效率、非接触等优点，已经广泛应用于多个领域。
1. 工业检测：双目立体视觉测量技术可以用于工业产品的尺寸检测、缺陷检测等。
2. 机器人导航：双目立体视觉技术可以用于机器人的导航和定位，提高机器人的自主性和智能化程度。
3. 三维重建：双目立体视觉技术可以用于三维重建，为虚拟现实、增强现实等提供技术支持。
4. 医学影像：双目立体视觉技术可以用于医学影像的三维重建和测量，如牙齿、骨骼等结构的测量和分析。
改进的双目立体视觉算法及其应用
第38卷第3期2017年3月哈尔滨工程大学学报Journal o!Harbin Engineering UniversityVol.38No.3Mar.2017改进的双目立体视觉算法及其应用苍岩，尹凤鸣，毕晓君(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨150001)摘要：为了提高双目立体视觉算法正确匹配率，本文改进了特征点提取及立体匹配算法。
特征点提取部分，定义了尺度方向不变角点；在匹配计算部分，利用极线约束计算特征点的候选匹配角点，采用视差梯度约束和最大向量角准则多约束条件实现精确匹配。
对本文的改进算法进行了实验室以及水池试验验证：实验室中采集小盒图片；水池试验中，拖车带动船模在试验水池航行时，采集船后部的波浪图片。
实验结果显示，改进算法在水池实验图片处理中的正确匹配率比尺度不变特征变换（SIFT)算法高14%。
关键词：双目视觉；SIFT算法；角点检测；测量；特征提取；匹配算法D O I：10.11990/jheu.201603076网络出版地址：http://w w /kcms/d e t a i l/23.1390.u.20170111. 1443.002.html中图分类号:TP911文献标志码:A文章编号=1006-7043(2017)03-0465-06Improvement and application of a binocular stereo vision algorithmCANG Yan，YIN Fengming，BI Xiaojun(College o!Inlonnation and Communication Engineering，Harbin Engineering University，Harbin150001，China)Abstract ：This paper aims at improving the feature point extraction and stereo match algorithm to increase the right matching rate ol binocular stereo vision.For the feature point extraction，w e defined corners with a fixed scale and direction.To calculate the stereo match algorithm，a pole line constraint was used to match the corners.A disparity gradient constraint and m a x i m u m vector angle criterion were combined as a multi-constraint condition to determine a one-to-one exact match.A box image collected in the lab room and wave images generated by a ship model towed by a trailer in the experiment pool were used as objects to test the proposed algorithm.The results show that the correct match rate ol the proposed algorithm i s 14% higher than the scale invariant feature transform (S I F T)algorithm.Keywords ：binocular vision；scale invariant feature transform (SI F T)；corner detection；measurement;feature extraction；match algorithm双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式。
双目立体视觉测距软件设计与评测
双目立体视觉测距软件设计与评测一、背景介绍双目立体视觉是一种以人类的双眼视觉模式为基础的计算机视觉技术，通过模拟人类双眼立体视觉系统来实现对物体的三维立体测距和图像重建。
在现代科技中，双目立体视觉技术已被广泛应用于机器人导航、自动驾驶、医学影像处理等领域。
随着科技的不断发展，对于双目立体视觉测距软件的需求也越来越大。
二、软件设计1.功能设计双目立体视觉测距软件的设计需要实现以下功能：1）基于双目视觉的立体匹配算法：利用两个相机拍摄的图像，通过匹配算法找到对应的特征点，从而实现对物体的三维测距。
2）图像处理与分析：对拍摄到的图像进行预处理、滤波、特征提取等操作，从而提高图像质量和特征点的稳定性。
3）三维重建与可视化：根据双目视觉的测距数据，进行三维重建并可视化显示，以便用户更直观地理解测距结果。
4）数据存储与导出：将测距结果数据进行存储，并提供导出功能，以便用户后续对数据进行分析和应用。
2.界面设计双目立体视觉测距软件的界面设计需要符合用户习惯，简洁直观，同时又能充分展示测距结果和参数设置。
可以包括菜单栏、工具栏、参数设置面板、图像显示窗口等，让用户可以方便地进行操作和观察结果。
3.算法设计双目立体视觉测距软件的核心在于立体匹配算法，需要根据实际需求选择合适的算法，并进行优化和实现。
一般常用的算法包括SGBM(Semi-Global Block Matching)、SAD(Sum of Absolute Differences)、SSD(Sum of Squared Differences)等。
还需要考虑算法的稳定性、计算速度、适用场景等因素。
三、软件评测在实际使用中，双目立体视觉测距软件的性能会直接影响到测距结果的准确性和可靠性。
需要对软件进行全面的评测，评估其测距精度、稳定性、速度等指标。
1.测距精度测距精度是评价双目立体视觉测距软件的重要指标，一般可以通过测距误差、重复性等指标来评估。
针对不同场景和物体，需要进行多组测距实验，从而得到软件在不同情况下的测距精度。
基于双目内窥镜的三维测量系统研究
基于双目内窥镜的三维测量系统研究基于双目内窥镜的三维测量系统研究摘要：本文旨在研究基于双目内窥镜的三维测量系统，以提高医学影像的精确测量能力。
首先，我们简要介绍了双目内窥镜的基本原理和应用领域。
然后，我们详细阐述了该系统的设计和实现过程，并对其性能进行了评估。
最后，我们对该系统在实际医学应用中的前景进行了展望。
关键词：双目内窥镜，三维测量，医学影像，精确测量，应用前景一、引言随着医学影像技术的快速发展，内窥镜技术在医学诊断和治疗中起到了越来越重要的作用。
然而，传统的内窥镜只能提供二维影像，对于一些需要进行精确测量的医学操作来说，这种影像是不够准确和可靠的。
因此，研究一种基于双目内窥镜的三维测量系统具有重要的意义。
二、双目内窥镜的基本原理和应用领域双目内窥镜是一种具有两个镜头的内窥镜，通过分别采集不同视角的图像，可以实现对目标物体的三维测量。
其基本原理是利用视差效应，通过计算两个图像之间的视差来确定目标物体的三维坐标。
双目内窥镜主要应用于外科手术导航、病灶测量和影像重建等领域。
三、基于双目内窥镜的三维测量系统的设计和实现1. 系统硬件设计：该系统由两个高清摄像头、一个图像采集卡和一个计算机组成。
两个摄像头分别安装在内窥镜的两个末端，利用图像采集卡将两个视角的图像传输到计算机上进行处理。
2. 系统软件设计：通过对采集到的图像进行分析，提取图像中的特征点，并计算这些特征点之间的视差。
根据视差的大小和相机的参数，可以确定目标物体的三维坐标。
3. 系统性能评估：通过对已知三维物体的测量，与实际值进行比对，评估系统的测量精度和准确性。
实验结果表明，该系统的测量误差在1毫米以内，满足临床实际需求。
四、基于双目内窥镜的三维测量系统在医学应用中的前景基于双目内窥镜的三维测量系统具有广阔的应用前景。
首先，该系统可以在外科手术导航中提供更精确的定位和操作指导，降低手术风险。
其次，该系统可以应用于病灶测量，实现对病变的精确定位和评估。
双目立体视觉测距软件设计与评测
双目立体视觉测距软件设计与评测摘要：双目立体视觉测距技术是一种利用两只摄像头来模拟人类双眼视觉，从而实现对物体距离的测量的技术。
在此基础上，设计了一种双目立体视觉测距软件，并对其进行了评测。
本文主要介绍了双目立体视觉测距软件的设计原理、功能特点和技术指标，以及对其进行了实验评测和性能分析。
评测结果表明，该软件具有较高的测距精度和可靠性，可适用于各种实际应用中。
一、引言双目立体视觉是指通过两只摄像头模拟人类双眼的视觉，从而实现对物体的距离、深度等信息的获取。
双目立体视觉测距技术已经在机器人导航、无人驾驶、虚拟现实等领域得到了广泛应用。
为了方便研究人员和工程师使用这一技术，设计了一种双目立体视觉测距软件，并对其进行了评测。
二、双目立体视觉测距软件的设计原理双目立体视觉测距软件的设计原理是基于双目视觉系统的工作原理。
双目视觉系统由左右两只摄像头组成，分别捕捉到左右两幅图像，并通过计算机进行图像处理和分析，最终实现对物体的距离、深度等信息的获取。
软件的设计原理包括以下几个方面：1. 图像采集和预处理：软件首先需要通过左右两只摄像头分别捕捉到左右两幅图像，并进行预处理，如灰度校正、去噪等。
2. 视差计算：通过对左右两幅图像进行特征匹配和视差计算，得到物体在图像中的视差信息。
3. 距离计算：根据视差信息和摄像头的参数，通过三角测量等方法计算得到物体的距离、深度等信息。
4. 显示和输出：软件将测距结果显示在计算机屏幕上，并可以通过接口输出到其他设备中。
三、双目立体视觉测距软件的功能特点双目立体视觉测距软件具有如下功能特点：1. 高精度：软件采用了先进的图像处理和算法技术，具有较高的测距精度，并可以满足不同场景下的测距要求。
2. 实时性：软件能够实时捕捉图像并进行测距计算，能够适用于需要实时响应的应用场景。
3. 多种接口：软件支持多种数据接口，可以方便地与其他设备进行数据交换和通信，如串口、网络等。
4. 友好界面：软件具有友好的用户界面，支持用户对软件的参数设置和操作，便于使用和管理。
双目立体视觉测距软件设计与评测
双目立体视觉测距软件设计与评测摘要：双目立体视觉测距技术是利用两个摄像头模拟人类双眼观察物体的过程，通过计算两个摄像头间距、视差以及物体与摄像头之间的距离，实现对物体距离的测量。
本文主要介绍了双目立体视觉测距软件的设计流程，并结合实际案例对其进行了评测，验证了其测距精度和实时性。
1.引言双目立体视觉是一种常见的三维视觉感知方式，它模拟了人类双眼观察物体的方式，通过两个摄像头获取不同角度的图像，再通过计算两者的差异来获得深度信息。
双目立体视觉技术被广泛应用于机器人导航、自动驾驶、工业检测等领域。
通过双目立体视觉技术实现对物体距离的测量，是其重要的应用之一。
2.1 图像采集双目立体视觉系统首先需要获取采集到的图像信息，一般通过两个摄像头来模拟双眼观察物体的方式。
在图像采集过程中，需要考虑相机的内参矩阵、畸变矩阵等参数，并且保证两个摄像头的位置和角度相对固定，以便后续的图像配准和深度计算。
2.2 预处理在获取到双目摄像头的图像后，需要进行预处理操作，包括灰度化、去噪声、边缘检测等。
去噪声操作可以采用均值滤波、高斯滤波等方法，以保证后续的特征匹配和深度计算的准确性。
2.3 特征匹配特征匹配是双目立体视觉系统中非常重要的一步，通过匹配两个摄像头获取到的特征点，可以计算出它们之间的视差，从而获得深度信息。
一般可以采用SIFT、SURF等算法进行特征提取和匹配，以获得准确的视差信息。
2.4 深度计算深度计算是双目立体视觉系统中最核心的一步，通过前面的特征匹配获得的视差信息，结合相机的内参矩阵和基线距离，可以计算出每个像素点对应的深度值。
通常可以采用三角测量法或立体匹配算法进行深度计算。
为了验证双目立体视觉测距软件的测距精度和实时性，我们设计了一个实验平台，并进行了相关的评测实验。
3.1 实验平台实验平台主要包括两个相机、一个PC机，其中两个相机用于采集双目图像，PC机用于运行双目立体视觉测距软件。
3.2 评测指标我们选择了测距精度和实时性作为评测指标，其中测距精度包括绝对误差和相对误差两个方面，实时性则是指软件对图像进行处理和计算深度信息的时间。
双目立体视觉测距软件设计与评测
双目立体视觉测距软件设计与评测一、引言随着科技的不断发展，人们对于计算机视觉和人工智能的研究也越发的热络。
双目立体视觉测距技术是计算机视觉的一个重要方向，它可以通过获取物体的深度信息来实现距离测量。
而双目立体视觉测距软件是实现这一技术的重要工具之一。
本文将从双目立体视觉测距软件的设计与评测两个方面展开讨论。
二、双目立体视觉测距软件设计1. 功能设计双目立体视觉测距软件的主要功能是通过计算双目摄像头拍摄的图像，得出物体的深度信息。
软件需要具备图像处理、深度学习和计算机视觉等方面的相关功能。
为了实现更好的用户体验，软件一般还需要具备界面友好、操作简便等特点。
2. 技术实现双目立体视觉测距软件的技术实现需要结合图像处理、深度学习和计算机视觉等多方面的技术。
图像处理技术用于对双目摄像头拍摄的图像进行预处理和特征提取；深度学习技术可以实现对图像中物体的识别和分析；而计算机视觉技术则可以实现对深度信息的获取和测距。
3. 界面设计双目立体视觉测距软件的界面设计需要考虑用户的使用习惯和操作习惯。
一般来说，界面应该简洁明了，操作应该直观便捷。
软件的界面设计也应该考虑到不同设备的适配问题，要兼容不同分辨率和屏幕尺寸的设备。
4. 算法优化双目立体视觉测距软件的算法优化是保证软件性能的关键。
良好的算法可以提高软件的准确度和稳定性，同时降低软件的运行时间和资源消耗。
在软件设计阶段，需要对算法进行充分优化，并进行充分测试和验证。
1. 测距精度双目立体视觉测距软件的测距精度直接影响软件的实际应用效果。
评测软件测距精度需要设计一系列标准物体，并测量软件对这些物体的测距结果。
通过对比实际测量值和软件测距值，可以评估软件的测距精度。
2. 稳定性软件的稳定性是指在不同环境和条件下，软件的测距结果是否稳定和可靠。
评测稳定性需要对软件进行长时间运行和不同条件下的测试，观察软件的表现。
一般来说，软件的稳定性是软件质量的重要指标之一。
3. 使用便捷性用户对于软件的使用便捷性是软件评测的重要参考指标。
改进的双目视觉三维尺寸测量系统
改进的双目视觉三维尺寸测量系统
张顺岚;唐望平;莫建文
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2015(39)7
【摘要】根据双目视觉原理,开发了基于双目视觉的三维尺寸测量系统.利用图像帧差法实现目标物体自动检测;并在此基础上利用立体匹配算法计算出目标物体区域的视差,对生成的初步视差采用基于最小二乘法的视差优化算法,获取目标物体区域的完整视差图;再将三维点云重投影到二维平面,利用最小外接矩形完成目标物体尺寸的自动测量.实验表明,在合适的测量距离下,系统测量精度达到了较好的效果,验证了该系统的可行性.
【总页数】6页(P127-132)
【作者】张顺岚;唐望平;莫建文
【作者单位】桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于双目视觉三维测量系统平台的搭建与实现 [J], 赵光兴;于春雨
2.双平面法标定的双目视觉三维测量系统 [J], 田小超;李忠科
3.基于双目视觉的工件尺寸三维测量 [J], 张璐铭;穆春阳;马行;张春涛
4.基于双目视觉的蝶形弹簧三维尺寸光学检测方法 [J], 姚海滨;姜涛;崔海华;卞新光
5.基于双目视觉的零件多尺寸在线测量系统 [J], 张俊勇;伍世虔;陈彬;张琴;廖龙兴因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于双目立体视觉的3D检测系统的开题报告
基于双目立体视觉的3D检测系统的开题报告一、选题背景近年来，随着机器视觉技术的快速发展，基于双目立体视觉实现的3D检测系统越来越受到人们的关注。
3D检测系统可以提供更加真实、准确的物体信息，广泛应用于工业自动化、安防监控、智能物流等领域。
本项目旨在开发基于双目立体视觉的3D检测系统，实现对三维物体的实时检测和识别。
二、项目概述本项目主要包括双目立体视觉硬件平台的设计与搭建、双目立体视觉算法的开发、3D检测系统的实时检测和识别等几个方面。
首先，需要设计和搭建一个双目立体视觉硬件平台，包括两个摄像头、同步触发电路、硬件连接等。
其次，需要对于双目图像进行处理，包括对于图像的矫正、匹配、深度计算等。
算法的实现可以选择基于特征点的立体匹配算法、基于相位移动法的双目计算机视觉算法等。
最后，将算法应用于实时检测与识别系统中，能够提供对于物体的实时跟踪、姿态估计、面积计算等功能。
开发完整的3D检测系统，并做实验验证其准确度和鲁棒性。
三、项目意义本项目所开发的基于双目立体视觉的3D检测系统在工业、车联网、智能家居、医疗行业等领域具有广泛的应用和推广价值。
此外，该系统还可用于机器人、自动化生产、安防监控等领域，提高产品质量，降低生产成本，提升设备安全性能。
四、预期成果预计本项目将通过以下方面达到项目目标：1. 设计搭建双目立体视觉硬件平台；2. 完成双目立体视觉算法的开发，并发布相应的程序库；3. 搭建3D检测系统实时检测和识别平台；4. 对于系统进行实际环境下的测试，并且调试系统。
五、研究方案1. 大量学习相关文献，了解双目视觉系统的基本原理和常见算法。
2. 设计和搭建双目立体视觉硬件平台，包括两个摄像机和同步触发电路。
3. 进行双目图像处理和相关算法测试。
4. 搭建基于Python的3D检测系统实时检测和识别平台。
5. 对于系统进行实际环境下的测试，并根据测试结果进行系统调整和优化。
六、可行性分析1. 目前，双目视觉技术已经相对成熟，各种算法相继提出，相应的程序库也不断完善，能够支撑本项目的研究。