基于OpenCV的双目立体视觉测距
基于MATLAB和OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统
第三章图像预处理
能够去除高频信号时又保留有用的信号。
（３）二维高斯函数的参数ｏｒ决定了它的平滑程度，盯越大平滑程度就越好。
（４）二维高斯函数卷积可分两步来进行，即通过两个一维高斯滤波器逐次沿水平和垂直方向进行卷积来实现。
由于二维高斯函数具有以上优点，它在图像处理中特别是在除去服从正态分布的噪声方面发挥了重要作用
３．４基于ＯｐｅｎＣＶ的图像预处理
为了降低图像噪声或失真，通常采用较为简单的“平滑处理＂来处理图像。
平滑处理的方法很多，Ｏｐ饥ＣＶ中有关图像平滑就提供了５种不同的操作方法，所有操作都可通过函数ｃｖＳｍｏｏｔｈ（）来实现，函数声明如下：
ｖｏｉｄｃｖＳｍｏｏｔｈ（
ｃｏｎｓｔＣｖＡｒｒ＊ＳＩＣ，
ＣｖＡｎ，＊ｄｓｔ，
ｉｎｔｓｍｏｏｔｈｔｙｐｅ＝ＣＶ＿ＧＡＵＳＳＩＡＮ，
ｉｎｔｐａｎ吼ｌ－－３，
ｉｎｔｐａｒａｍ２－－Ｏ，
ｄｏｕｂｌｅｐａｒａｎＬ３＝０，
ｄｏｕｂｌｅｐａｒａｍ４＝Ｏ
）；
其中参数ｓｒｃ是平滑操作的输入图像，参数ｄＳｔ为输出结果，ｃｖＳｍｏｏｔｈＯ函数中包含的ｐａｒａｍｌ，ｐａｒａｍ２，ｐａｒａｍ３，ｐａｒａｍ４等４个参数的含义取决于参数ｓ疆ｎｏｏｔｈｔｙｐｅ的取值，这些值的含义如表３．１所示：
２４。
OpenCV学习笔记（11）OpenCV+MFC的双目视觉测距与景深实现之问题探讨
OpenCV学习笔记（11）OpenCV+MFC的双目视觉测距与景深实现之问题探讨展开全文OpenCV学习笔记（11）OpenCV+MFC的双目视觉测距与景深实现之问题探讨学习OpenCV快3个月了，主要是根据课题需要实现双目视觉测距、景深重建和目标（障碍物）检测。
目前已经能实现摄像头定标和校正、双目匹配、获取视差图和环境景深图像，但是在测距方面还没有精确实现，主要是还没彻底弄清楚摄像头定标，有几个问题希望能和大家探讨下：1、进行摄像头定标时，棋盘方格的实际大小 square_size （默认为 1.0f ）的设置对定标参数是否有影响？具体地，假如棋盘方格大小的 3 cm，那么 square_size 就应该设置为 30.0f 吧？另外，定标所得的摄像头内参数，即焦距和原点坐标，其数值单位都是一致的吗？怎么把焦距数值换算为实际的物理量？2、在使用cvStereoCalibrate 进行双摄像头定标时，flags 的设置怎样才是最优？我目前的设置是 CV_CALIB_FIX_ASPECT_RATIO +CV_CALIB_FIX_PRINCIPAL_POINT +CV_CALIB_SAME_FOCAL_LENGTH同样地，怎么把定标得到的两个摄像头之间的平移矩阵参数Transaction_matrix 转换为实际的物理量？其中的 Tx 值应该是两个摄像头成像原点之间的距离，根据公式 Z = f*Tx/(d-(Cxl-Cxr)) 来测算目标距离。
3、关于 cvStereoRectify 函数在双目校正（Stereo Rectification）上，我目前使用的是BOUGUET 方法，即cvStereoRectify 函数，因为要获取景深图像，所以cvStereoRectify 函数要输出一个变换矩阵Q，并且最后的参数flag 我设置为0，而不是CV_CALIB_ZERO_DISPARITY。
这样设置应该没问题吧？（1）校正后得到的变换矩阵Q，Q[0][3]、Q[1][3]存储的是校正后左摄像头的原点坐标（principal point）cx和cy，Q[2][3]是焦距，Learning OpenCV 书中说是“Here the parameters are from theleft image”，但为什么与 cvStereoCalibrate 得到的左摄像头内参数据不同呢？（2）如上图公式所示，按照 Learning OpenCV P435给出的 Q 矩阵，计算距离Z 的公式是带负号的，但这与P436 给出的对应公式刚好是反号了的！4、关于双目匹配求取视差图OpenCV提供了两个函数来进行双目匹配、获取视差：cvFindStereoCorrespondenceBM 和cvFindStereoCorrespondenceGC。
学习笔记：使用opencv做双目测距（相机标定+立体匹配+测距）.
学习笔记：使⽤opencv做双⽬测距（相机标定+⽴体匹配+测距）.最近在做双⽬测距，觉得有必要记录点东西，所以我的第⼀篇博客就这么诞⽣啦~双⽬测距属于⽴体视觉这⼀块，我觉得应该有很多⼈踩过这个坑了，但⽹上的资料依旧是云⾥雾⾥的，要么是理论讲⼀⼤堆，最后发现还不知道怎么做，要么就是直接代码⼀贴，让你懵逼。
所以今天我想做的，是尽量给⼤家⼀个明确的阐述，并且能够上⼿做出来。
⼀、标定⾸先我们要对摄像头做标定，具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释，这⾥顺带提⼀句，这本书虽然确实⽼，但有些理论、算法类的东西⾥⾯还是讲的很不错的，必要的时候可以去看看。
Q1：为什么要做摄像头标定？A: 标定的⽬的是为了消除畸变以及得到内外参数矩阵，内参数矩阵可以理解为焦距相关，它是⼀个从平⾯到像素的转换，焦距不变它就不变，所以确定以后就可以重复使⽤，⽽外参数矩阵反映的是摄像机坐标系与世界坐标系的转换，⾄于畸变参数，⼀般也包含在内参数矩阵中。
从作⽤上来看，内参数矩阵是为了得到镜头的信息，并消除畸变，使得到的图像更为准确，外参数矩阵是为了得到相机相对于世界坐标的联系，是为了最终的测距。
ps1：关于畸变，⼤家可以看到⾃⼰摄像头的拍摄的画⾯，在看矩形物体的时候，边⾓处会有明显的畸变现象，⽽矫正的⽬的就是修复这个。
ps2：我们知道双⽬测距的时候两个相机需要平⾏放置，但事实上这个是很难做到的，所以就需要⽴体校正得到两个相机之间的旋转平移矩阵，也就是外参数矩阵。
Q2：如何做摄像头的标定？A：这⾥可以直接⽤opencv⾥⾯的sample，在opencv/sources/sample/cpp⾥⾯，有个calibration.cpp的⽂件，这是单⽬的标定，是可以直接编译使⽤的，这⾥要注意⼏点：1.棋盘棋盘也就是标定板是要预先打印好的，你打印的棋盘的样式决定了后⾯参数的填写，具体要求也不是很严谨，清晰能⽤就⾏。
之所⽤棋盘是因为他检测⾓点很⽅便，and..你没得选。
《2024年基于双目立体视觉的测距算法研究》范文
《基于双目立体视觉的测距算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，双目立体视觉在机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域得到了广泛应用。
其中，测距技术作为双目立体视觉的核心技术之一，其准确性和实时性直接影响到整个系统的性能。
本文旨在研究基于双目立体视觉的测距算法，以提高测距的准确性和稳定性。
二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉通过模拟人眼立体视觉的原理，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像，然后通过图像处理技术恢复出场景的三维信息。
其基本原理包括摄像机标定、图像获取、特征提取、立体匹配和三维重建等步骤。
三、测距算法研究现状目前，基于双目立体视觉的测距算法主要包括基于特征匹配的测距算法和基于深度学习的测距算法。
其中，基于特征匹配的测距算法通过提取图像中的特征点，然后利用立体匹配技术计算特征点在两个相机中的视差，从而得到物体的距离信息。
而基于深度学习的测距算法则通过训练深度学习模型，从图像中直接学习出距离信息。
四、本文提出的测距算法本文提出了一种基于特征匹配和深度学习的混合测距算法。
该算法首先通过摄像机标定获取相机的内外参数，然后利用特征提取算法提取图像中的特征点。
接着，采用一种改进的立体匹配算法对特征点进行匹配，得到视差图。
最后，结合深度学习模型对视差图进行优化，得到更加准确的距离信息。
五、算法实现与实验结果在算法实现方面，我们采用了OpenCV等开源库进行图像处理和摄像机标定。
在特征提取和立体匹配方面，我们使用了一种改进的SIFT算法和基于区域的立体匹配算法。
在深度学习模型方面，我们采用了卷积神经网络（CNN）对视差图进行优化。
在实验方面，我们使用了多种场景下的实际图像进行测试。
实验结果表明，本文提出的混合测距算法在各种场景下均能取得较好的测距效果，且准确性和稳定性均优于传统的基于特征匹配的测距算法和基于深度学习的测距算法。
六、结论与展望本文提出了一种基于双目立体视觉的混合测距算法，通过结合特征匹配和深度学习的优势，提高了测距的准确性和稳定性。
基于MATLAB和OpenCV的双目视觉测距系统的实现
法进行 了对 比。结果表 明： 在物距 １ ｍ 以 内， ２种 匹配算法获得的距 离相对误 差均小 于 ３ ％。
关键词 ： 双 目视 觉 ； 测距 ； Ｂ Ｍ算法 ； Ｓ Ｇ Ｂ Ｍ 算 法
第２ ７卷
第 ４期
天 津
职
业
技
术
师 范
大
学
学 报
Ｖｏ ｌ ＿ ２ ７ Ｎｏ ． ４
Ｄｅ ｃ ． ２０１ ７
２ ０ １ ７年 １ ２月
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｔ Ｉ ＡＮＪ Ｉ Ｎ ＵＮ Ｉ Ｖ ＥＲＳ Ｉ Ｔ Ｙ Ｏ Ｆ Ｔ Ｅ Ｃ ＨＮＯＬ ＯＧＹ ＡＮＤ Ｅ ＤＵＣＡ Ｔ Ｉ ＯＮ
ｂ ｅ ｔ ｗ ｅ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ａ ｍ ｅ ｒ ａ ． Ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｎ ｌ ｙ ｎ ｅ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｒ ｙ ｐ ａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ ｂ ｉ ｎ ｏ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ｃ ａ ｍ ｅ ｒ ａ ｓ ｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｌ ｅ ｔ ｆ ａ ｎ ｄ ｉ ｒ ｇ ｈ ｔ
ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ， ｇ ｒ ｅ ａ ｔ ｌ ｙ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｓ ｔ ．Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｍｅ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｆ ａ ｓ ｔ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ａ ｄ ｏ ｐ ｔ ｅ ｄ Ｂ Ｍ ａ ｎ ｄ Ｓ ＧＢＭ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｔ ｗ ｏ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ． Ｒｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ —
《2024年基于双目立体视觉的测距算法研究》范文
《基于双目立体视觉的测距算法研究》篇一一、引言在自动化技术、智能驾驶和机器人技术等应用领域中，精确的测距算法是关键技术之一。
双目立体视觉作为一种有效的视觉测距技术，在三维空间信息的获取中得到了广泛的应用。
本文旨在研究基于双目立体视觉的测距算法，为相关领域提供理论依据和技术支持。
二、双目立体视觉原理双目立体视觉原理基于人类双眼的视觉感知机制。
通过两个相机从不同角度获取同一场景的图像，利用图像处理技术对两幅图像进行匹配、计算视差，从而得到场景的三维信息。
双目立体视觉的测距原理主要依赖于视差计算和三角测量法。
三、双目立体视觉测距算法研究1. 算法流程基于双目立体视觉的测距算法主要包括图像获取、相机标定、图像预处理、特征提取、特征匹配和视差计算等步骤。
首先，通过两个相机获取同一场景的左右图像；然后，进行相机标定和图像预处理，包括去除噪声、灰度化等；接着，提取左右图像中的特征点；通过特征匹配算法，找到对应点对；最后，利用三角测量法计算视差，得到目标物体的深度信息。
2. 关键技术（1）相机标定：通过标定板获取相机的内外参数，为后续的图像处理提供基础。
（2）特征提取与匹配：提取左右图像中的特征点，并采用合适的匹配算法找到对应点对。
特征提取与匹配是双目立体视觉测距算法的关键步骤，直接影响测距精度。
（3）视差计算与三角测量法：根据对应点对计算视差，然后利用三角测量法得到目标物体的深度信息。
视差计算需要精确的匹配和算法优化，以提高测距精度。
四、算法优化与实验分析为了提高双目立体视觉测距算法的精度和鲁棒性，本文从以下几个方面进行了优化：1. 优化特征提取与匹配算法：采用更加稳定的特征提取与匹配算法，提高对应点对的准确性。
2. 引入机器学习与深度学习技术：利用机器学习和深度学习技术对双目立体视觉测距算法进行优化，提高算法的鲁棒性和适应性。
3. 实验分析：通过实验验证了本文提出的双目立体视觉测距算法的有效性和准确性。
实验结果表明，本文算法在各种场景下均能实现较高的测距精度。
双摄像头测距参考资料
虽然最近注意力已经不可遏制地被神经科学、大脑记忆机制和各种毕业活动吸引过去了，但是还是觉得有必要把这段时间双目视觉方面的进展总结一下。
毕竟从上一篇博文发表之后，很多同仁发E-mail来与我讨论，很多原来的疑团，也在讨论和一步步的试验中逐渐解决了。
开篇之前，首先要感谢maxwellsdemon和wobject，没有和你们的讨论，也就没有此篇的成文。
说到双摄像头测距，首先要复习一下测距原理，把Learning OpenCV翻到416和418页，可以看到下面两幅图图1. 双摄像头模型俯视图图2, 双摄像头模型立体视图图1解释了双摄像头测距的原理，书中Z的公式如下：在OpenCV中，f的量纲是像素点，Tx的量纲由定标棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般总是设成毫米，当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级，d=xl-xr的量纲也是像素点。
因此分子分母约去，z的量纲与Tx相同图2解释了双摄像头获取空间中某点三维坐标的原理。
可以看到，实际的坐标计算利用的都是相似三角形的原理，其表达式就如同Q矩阵所示。
空间中某点的三维坐标就是(X/W, Y/W, Z/W)。
因此，为了精确地求得某个点在三维空间里的距离，我们需要获得的参数有焦距f、视差d、摄像头中心距Tx。
如果还需要获得X坐标和Y坐标的话，那么还需要额外知道左右像平面的坐标系与立体坐标系中原点的偏移cx 和cy。
其中f, Tx, cx和cy可以通过立体标定获得初始值，并通过立体校准优化，使得两个摄像头在数学上完全平行放置，并且左右摄像头的cx , cy和f相同(也就是实现图2中左右视图完全平行对准的理想形式)。
而立体匹配所做的工作，就是在之前的基础上，求取最后一个变量：视差d(这个d一般需要达到亚像素精度)。
从而最终完成求一个点三维坐标所需要的准备工作。
在清楚了上述原理之后，我们也就知道了，所有的这几步：标定、校准和匹配，都是围绕着如何更精确地获得f, d, Tx, cx 和cy而设计的。
基于双目视觉的目标测距
149
汽车实用技术
2017 年第 2 期
的影响,但是其监测范围更大，能够更为全面的收集道路信 息，并且设备成本较低，普及率也更高。
基于双目立体视觉的环境感知是今后机器视觉环境感知 的一个重要发展方向，现如今其广泛应用在航空航天、工业 检测、物体识别等领域。双目立体视觉技术即模拟人类双眼 处理景物的方式，运用摄像机从不同位置对同一目标物体取 像，实现对景物立体信息的感知[1]。本文基于 Zhang 的相机 相机标定方法，在双目平行视觉基础上，鉴于双目标定结果 很容易受到外部因素的影响[2-4]，控制特征点数量、标定图片 数量和棋盘格尺寸三个影响因子，之后用 MATLAB calibration toolbox 进行标定试验，并且处理标定结果以求出目标 的深度信息[5-6]。
引言
无人驾驶技术随着环境感知技术的发展而发展，对周围 环境信息的正确感知是无人驾驶汽车安全行驶的前提。目前 环境感知技术主要有五种：雷达感知、红外线感知、超声波 感知、融合感知、机器视觉感知。雷达感知不需复杂的设计
作者简介：黄玉强，硕士，就读于武汉理工大学，研究方向为双目 立体视觉。
与计算，系统的使用不受天气、光线等因素干扰，但却受相 近的不同雷达间的电磁波的干扰；红外线感知环境适应性好， 反应速度快，探测范围更广，但是探测视角小，测量精度也 有待提高；超声波感知能够快速简单的处理数据，且超声波 传感器也比较耐脏污，但是其精度较低，成本也较高；融合 感知是基于单一传感器难以全面描述路况环境，而综合利用 多个传感器来正确感知车辆周围的路况环境，但缺点是数据 处理较为复杂并且设备成本高；机器视觉感知容易受到环境
10.16638/ki.1671-7988.2017.02.051
基于双目视觉的目标测距
OpenCV学习笔记(18)双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(三)立体匹配与视差计算
3． 怎样获取与原图像有效像素区域相同的视差图？
在 OpenCV2.0 及以前的版本中，所获取的视差图总是在左侧和右侧有明显的黑色区域，这些区域没 有有效的视差数据。视差图有效像素区域与视差窗口（ndisp，一般取正值且能被 16 整除）和最小 视差值（mindisp，一般取 0 或负值）相关，视差窗口越大，视差图左侧的黑色区域越大，最小视差 值越小，视差图右侧的黑色区域越大。其原因是为了保证参考图像（一般是左视图）的像素点能在目 标图像（右视图）中按照设定的视差匹配窗口匹配对应点，OpenCV 只从参考图像的第 (ndisp - 1 + mindisp) 列开始向右计算视差，第 0 列到第 (ndisp - 1 + mindisp) 列的区域视差统一设置为 (mindisp - 1) *16；视差计算到第 width + mindisp 列时停止，余下的右侧区域视差值也统一设 置为 (mindisp - 1) *16。
(3) BM 算法比 2.0 版性能有所提升， 其状态参数新增了对左右视图感兴趣区域 ROI 的支持 （roi1 和 roi2，由 stereoRectify 函数产生）； (4) BM 算法和 GC 算法的核心代码改动不大， 主要是面向多线程运算方面的 （由 OpenMP 转向 Intel TBB）； (5) cvFindStereoCorrespondenceBM 函数的 disparity 参数的数据格式新增了 CV_32F 的支持，这 种格式的数据给出实际视差，而 2.0 版只支持 CV_16S，需要除以 16.0 才能得到实际的视差数值。
2． 用于立体匹配的图像可以是彩色的吗？
在 OpenCV2.1 中， BM 和 GC 算法只能对 8 位灰度图像计算视差， SGBM 算法则可以处理 24 位 （8bits*3） 彩色图像。所以在读入图像时，应该根据采用的算法来处理图像：
基于OpenCV3.2+VS2013双目测距
基于OpenCV3.2+VS2013双目测距1、摄像头标定1.1、通查询资料和博客大概有两种方式:（1）利用OpenCV自带的校正程序（2）利用MATLAB工具来标定1.2该工程是利用MATLAB工具来标定：（1）固定好摄像头，尽量保证两个摄像头是水平放置，并调好两个摄像的焦距，使其清晰度是一样的。
（2）准备30张图片，两个摄像头各15张同时拍摄，此处采用的MATLAB中自带的棋盘格打印在A4纸张上，并粘贴到硬纸板上，尽量保持纸板是平整的以保证棋盘水平。
（3）利用Python3.5+OpenCV3.2编写代码实现拍照，代码中按下键盘K键及拍摄照片并分别保存在left和right文件中。
（4）软件环境：MATLAB2015、Eclipse_Neon.3、OpenCV3.2（5）语言：Python3.5、C++（6）MATLAB工具包下载网址：/download/shamozhihuong/101705681.3、MATLAB标定过程（1）将左右图片拷贝到MATLAB tool文件夹下（2）打开MATLAB，运行calib_gui，并点击standard（3）点击image names,并在MATLAB命令行输入left（4）再输入jpg（也就是图片的主名称和图片格式）（5）依次点击Read images，Extract grid corners,然后命令行点击回车，再输入5,5再回车。
（6）顺时针用鼠标点击四个角点，并按图中x,y的方向测量实物棋盘的实际尺寸，并输入到命令行中，并依次标记完后面的所有图。
(7) 点击Calibration,show Extrinsic,save并将生成的calib_Results.mat,改名为calib_ Results _left.mat（8）再标定右摄像头，和左边摄像头的标定是一样的。
(9) 重复left的标定步骤，把生成的Calib_Results.mat,改为Calib_Results_right.mat2、立体匹配（1）运行stereo_gui.m，然后点击Load left and right calibration files 再在命令行输入Calib_Results_left.mat，和Calib_Results_right.mat（2）点Run stereo calibration，show extrinsics of stereo rig，save stereo cailb results(3)记录数据，写入到程序中3、双目校正，运行结果图4、完整代码下载链接（1）摄像头标定棋盘PDF/download/shamozhihuong/10170559（2） MATLAB双目标定工具/download/shamozhihuong/10170568（3）双目摄像头标定拍照源码：/download/shamozhihuong/10170539（4）基于OpenCV3.2+VS2013双目测距源码：/download/shamozhihuong/10170531 5、硬件连接淘宝链接：https:///index.htm?spm=2013.1.w5002-14240154075.2.7680934784qAuM。
基于OpenCV的双目立体视觉测距
基于OpenCV的双目立体视觉测距基于OpenCV的双U立体视觉测距论文导读：:双U立体视觉模型。
摄像机标定。
立体匹配采用OpenCV库中的块匹配立体算法。
U询的测距方法主要有主动测距和被动测距两种方法。
论文关键词:双U立体视觉，摄像机标定，立体匹配，测距（一）引言基于计算机视觉理论的视觉测距技术是今后发展的一个巫要方向, 它在机器人壁障系统、汽车导航防撞系统等领域有着广泛的应用前景。
U前的测距方法主要有主动测距和被动测距两种方法。
论文采用的是被动测距法。
被动测距法是在自然光照条件下，根据被测物体本身发出的信号来测量距离，主要包括立体视觉测距法、单U测距法、测角被动测距法等。
立体视觉测距法是仿照人类利用双U 感知距离信息的一种测距方法，直接模拟人的双眼处理景物，简便可黑，但该方法的难点是选择合理的匹配特征和匹配准则。
双U立体视觉系统采用两台摄像机同时从两个不同视点获取同一景物的多幅图像，即立体图像对，通过测量景物在立体图像对中的视差，再利用双U视觉成像原理就可以计算出U标到摄像机的距离。
立体匹配采用OpenCV库中的块匹配立体算法，在得到摄像机参数和匹配点后再利用最小二乘法即可算出三维信息。
（二）双U立体视觉模型首先介绍双U视觉所涉及到三个坐标系:世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系。
世界坐标系中的点坐标记为，摄像机坐标系用表示。
图像坐标为摄像机所拍摄到的图像的二维坐标，一般有两种表示方法:是以像素为单位的图像坐标，是以毫米为单位的图像坐标。
建立以毫米为单位的图像坐标是因为坐标只表示了像素在数字图像中的行数和列数，并没有表示出该像素在数字图像中的物理位置论文范文。
图1为平行双U视觉模型，即参数相同的两个摄像机平行放置，两光轴互相平行且都平行于Z轴，X轴共线摄像机标定，两摄像机光心的距离为B（即基线距）。
图中01、02为左右两摄像机的焦点，II X 12为左右•摄像机的像平面，P1、P2分别是空间点P在左右像平面上的成像点，f是摄像机的焦距。
《基于双目立体视觉的测距算法研究》范文
《基于双目立体视觉的测距算法研究》篇一一、引言在现今的自动驾驶、机器人技术、以及3D计算机视觉领域，双目立体视觉测距算法以其准确度高、鲁棒性强的特点得到了广泛的应用。
本文旨在研究基于双目立体视觉的测距算法，深入探讨其原理、应用及其优缺点，并通过实验分析验证其有效性。
二、双目立体视觉原理双目立体视觉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获取同一场景的图像，再通过图像处理技术恢复出场景的三维信息。
其基本原理包括图像获取、图像校正、特征提取、立体匹配和三维重建等步骤。
三、测距算法研究基于双目立体视觉的测距算法主要分为以下几个步骤：1. 图像获取与预处理：首先，通过两个相机获取同一场景的左右图像，然后进行预处理，包括去噪、灰度化等操作，以便后续处理。
2. 特征提取与匹配：在预处理后的图像中提取特征点，如SIFT、SURF等算法。
然后，通过立体匹配算法找到对应点，如基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法等。
3. 计算视差：通过立体匹配得到的对应点计算视差，即同一物体在不同相机图像中的位置差异。
视差反映了物体在空间中的深度信息。
4. 深度信息恢复与测距：根据视差和双目相机的基线距离计算深度信息，从而得到物体的三维坐标。
再结合相关算法计算得到物体与相机的距离。
四、算法优化与改进为了提高测距精度和鲁棒性，可以采取以下措施对算法进行优化和改进：1. 优化特征提取与匹配算法：采用更先进的特征提取与匹配算法，如深度学习算法等，提高匹配精度和速度。
2. 引入约束条件：利用先验知识或已知信息引入约束条件，如顺序一致性约束、极线约束等，以减少错误匹配的概率。
3. 深度学习算法的融合：将深度学习算法与双目立体视觉测距算法相结合，通过大量数据训练得到更准确的模型。
4. 多重校正技术：在图像获取阶段引入多重校正技术，以消除相机之间的几何畸变和光畸变等影响测距精度的因素。
五、实验分析本文通过实验验证了基于双目立体视觉的测距算法的有效性。
基于MATLAB与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统
基于MATLAB与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统汪珍珍;赵连玉;刘振忠【期刊名称】《天津理工大学学报》【年(卷),期】2013(029)001【摘要】Binocular stereo vision distance measuring technology is a hot research topic in the field of machine vision. This paper focuses on a binocular stereo vision distance measurement system based on a combination of MATLAB and OpenCV, U-sing MATLAB camera calibration, and then import the results to OpenCV for subsequent image processing and stereo matching. Camera calibration via MATLAB Calibration Toolbox has better robustness and higher precision than in the artificial calibration and OpenCV calibration. The stereo matching adopt the SAD match which is a relatively rapid and real-time regional match and able to be better applied to actual projects.%双目立体视觉测距技术是当前机器视觉领域中的一个主要研究内容.本文设计了基于MATLABatlab与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统,利用MATLAB进行摄像机标定后将结果导入到OpenCV进行后续的图像处理与立体匹配.摄像机标定通过MATLAB标定工具箱来完成,较于人工标定和OpenCV标定具有更好的鲁棒性和较高的精确性.立体匹配采用区域匹配中相对快速实时的SAD匹配,能够更好的被应用于工程实际.【总页数】4页(P45-48)【作者】汪珍珍;赵连玉;刘振忠【作者单位】天津理工大学机械工程学院,天津300384【正文语种】中文【中图分类】TP39【相关文献】1.基于Opencv与Matlab的双目测距系统研究 [J], 肖静文;青鑫月;万琦2.基于Opencv与Matlab的双目测距系统研究 [J], 薄晓宁3.基于OpenCV的双目立体视觉测距 [J], 罗丹;廖志贤4.基于MATLAB和OpenCV的双目视觉测距系统的实现 [J], 许威;丁学文;宋兰草;李莉;5.基于MATLAB和OpenCV的双目视觉测距系统的实现 [J], 许威;丁学文;宋兰草;李莉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于opencv的双目视觉影像测量标定方法优化设计
基于opencv的双目视觉影像测量标定方法优化设计作者：吴世迪石成江何万涛来源：《科技创新与应用》2017年第10期摘要：逆向工程技术采用了通过测量实际物体的尺寸转换为3D模型的方法。
文章着眼于长距离广角度下相对低精度的视觉影像测量标定，对此进行了优化设计。
通过CCD摄像机获得平面图像后使用opencv滤波处理，精确识别测量物外观轮廓和激光点，综合激光角度和光斑到像平面的距离求解相机在世界坐标系下的参数矩阵。
关键词：结构光测量；相机标定；opencv滤波；轮廓提取1 绪论结构光测量原理及相机标定简介光栅投影仪CCD相机安装位置如图1所示。
从光栅投影仪发出的光栅投射到零坐标平面上经过物体表面轮廓阻挡产生包含高度信息的相位偏移信息的反射光，由CCD相机获取分时多帧图像识别分析后得到像点实际高度。
作为描述被测物体空间位置的绝对坐标系被称为世界坐标系，用来描述摄像机像素平面成像的2D位置关系的平面坐标系称为摄像机坐标系。
摄像机坐标系与世界坐标系的相对位置关系可以用一个旋转矩阵和一个平移向量来描述。
由于测量对象为较大尺寸和较大视角的情况，所以忽略透镜的径向轴向畸变可以得到透视变换矩阵A。
其中[XW YW ZW 1]T为世界坐标系下的三维坐标，[u v 1]T为对应的像平面坐标aij为透视变换矩阵A的元素，化简后得到一个线性方程组。
对于每个世界坐标系下已知其对应关系的图像点，由上述方程组可知，在不少于六个对应坐标点带入后可求解矩阵A。
较多的对应点带入后可以得到更多更多的线性约束关系方程组，用最小二乘法求解矩阵A取值更精确，从而降低误差影响。
基于以上取点需求，引入一种激光测距配合角度旋转的方式完成相机标定。
2 光斑图像采集（1）图2中坐标原点位光源位置，由卡尺和激光测距度数配合安装调试为零位置。
固定在可以水平旋转和竖直垂直于纸面方向旋转的两个旋转台上。
当两个转台安不同角度旋转定位时，就可以分别取到图示网格状交点的各个位置。
基于双目立体视觉的目标测距系统
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ａｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ａｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ａｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ｓ ， Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ １ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
关键 词 ：双 目立 体 视 觉 ； 相 机 标定 ； 立体校正 ； 立 体 匹配 中 图 分类 号 ：ＴＰ ３ ９ 文 献 标 识 码 ：Ａ 国 家标 准学 科分 类代 码 ：５ １ ０ ． ４ ０ ５ ０
Ｄｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｂ ｉ ｎｏ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ｓ ｔ ｅ ｒ ｅ ｏ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ
Ｄｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｂ ｉ ｎ ｏ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ｓ ｔ ｅ ｒ ｅ ｏ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｐ ｌ ａ ｙ ｓ ａ ｍｏ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｍｏ ｒ ｅ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｅ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ
摘
要 ：双 目立 体 视 觉 能 够 在 多 种 条 件 下 感 知 三 维 场 景 的立 体 信 息 ， 基 于 双 目立 体 视 觉 的测 距 以 其 特 有 的 优 势 在 测
距 中扮 演 着 越 来 越 重 要 的角 色 。研 究 了双 目测 距 的 原 理 、 摄 像 机 的标 定 、 立体校正 、 立 体 匹配 等 关 键 技 术 ， 在 此 基 础 上
OpenCV学习笔记(16)双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(一)图像获取与单目定标
“@wobject ：是的，都是以像素为单位。假设像素点的大小为 k x l，单位为 mm，则 fx = f / k， fy = f / (l * sinA)， A 一般假设为 90°，是指摄像头坐标系的偏斜度（就是镜头坐标和 CCD 是 否垂直）。摄像头矩阵（内参）的目的是把图像的点从图像坐标转换成实际物理的三维坐标。因此其 中的 fx, fy, cx, cy 都是使用类似上面的纲量。同样，Q 中的变量 f，cx, cy 也应该是一样的。”
1. cvGrabFrame( lfCam ); 2. cvGrabFrame( riCam ); 3. frame1 = cvRetrieveFrame( lfCam ); 4. frame2 = cvRetrieveFrame( riCam ); 5. if( !frame1|| !frame2) break; 6. cvCopyImage(frame1, image1); 7. cvCopyImage(frame2, image2);
4． 棋盘图像数目应该取多少对摄像头定标比较适宜？
OpenCV 中文论坛上 piao 的帖子《在 OpenCV 中用 cvCalibrateCamera2 进行相机标定(附程序) 》中 指出影响摄像头定标结果的准确性和稳定性的因素主要有三个：
（1） 标定板所在平面与成像平面(image plane)之间的夹角；
二、摄像头定标
摄像头定标一般都需要一个放在摄像头前的特制的标定参照物（棋盘纸），摄像头获取该物体的图像， 并由此计算摄像头的内外参数。标定参照物上的每一个 特征点相对于世界坐标系的位置在制作时应 精确测定，世界坐标系可选为参照物的物体坐标系。在得到这些已知点在图像上的投影位置后，可计 算出摄像头的内外参 数。
基于双目立体视觉车辆距离测量算法的研究的开题报告
基于双目立体视觉车辆距离测量算法的研究的开题报告一、研究背景随着汽车的快速发展，尤其是自动驾驶技术的逐渐成熟，车辆的智能化程度不断提高。
其中，车辆的距离测量技术是车辆智能化控制的关键技术之一。
现有的车辆距离测量技术主要包括雷达、激光测距仪等，这些技术虽然精度高，但价格昂贵，对于普通消费者来说难以承受。
而基于双目立体视觉的车辆距离测量技术则具有成本低、精度高等优点，在车辆智能化控制中具有广阔的应用前景。
二、研究内容本研究旨在基于双目立体视觉技术，开发一种车辆距离测量算法，具体研究内容包括：1. 研究车辆距离测量的基本原理和方法，重点介绍双目视觉系统的构成和工作原理。
2. 系统研究双目图像配准算法和深度信息计算方法，得到车辆距离的精确测量结果。
3. 对基于双目视觉的车辆距离测量算法进行实现和测试，评估算法的准确性、可靠性和实用性。
三、研究意义1. 提高车辆距离测量的精度和准确性，为车辆智能化控制提供更加精准的数据支撑。
2. 降低车辆距离测量成本，扩大车辆智能化控制应用范围。
3. 探索基于双目视觉技术的应用前景，为双目视觉技术在车辆智能化领域的推广和应用提供技术支撑。
四、研究方法和技术路线本研究将采用文献综述和实验研究相结合的方法，具体技术路线如下：1. 文献综述阶段，对车辆距离测量技术、双目视觉系统原理以及相关算法进行梳理和分析。
2. 基于OpenCV和Python两种编程语言，搭建双目视觉系统，并得到距离测量的初始结果。
3. 对双目图像进行像素级匹配、去噪、滤波等算法处理，提取深度信息。
4. 对算法进行实验验证，并进行数据分析和处理，评估算法的准确性和可靠性。
五、研究进度安排1. 研究方案设计：1个月2. 文献综述：2个月3. 双目视觉系统搭建和算法实现：3个月4. 实验验证和数据分析：2个月5. 论文写作和答辩准备：2个月六、预期研究成果1. 开发一种基于双目立体视觉的车辆距离测量算法，可用于车辆智能化控制中。
python+openCV实现双目视差图及测距
python+openCV实现双⽬视差图及测距通过matlab标定得到相机参数放到stereoconfig.pyimport numpy as npimport cv2#双⽬相机参数class stereoCameral(object):def__init__(self):#左相机内参数self.cam_matrix_left = np.array([[249.82379, 0., 156.38459], [0., 249.07678, 122.46872], [0., 0., 1.]])#右相机内参数self.cam_matrix_right = np.array([[242.77875, 0., 153.22330], [0., 242.27426, 117.63536], [0., 0., 1.]])#左右相机畸变系数:[k1, k2, p1, p2, k3]self.distortion_l = np.array([[-0.02712, -0.03795, -0.00409, 0.00526, 0.00000]])self.distortion_r = np.array([[-0.03348, 0.08901, -0.00327, 0.00330, 0.00000]])#旋转矩阵om = np.array([-0.00320, -0.00163, -0.00069])self.R = cv2.Rodrigues(om)[0] # 使⽤Rodrigues变换将om变换为R#平移矩阵self.T = np.array([-90.24602, 3.17981, -19.44558])视差图及三维坐标import cv2import numpy as npimport stereoconfigdef getRectifyTransform(height, width, config):#读取矩阵参数left_K = config.cam_matrix_leftright_K = config.cam_matrix_rightleft_distortion = config.distortion_lright_distortion = config.distortion_rR = config.RT = config.T#计算校正变换if type(height) != "int"or type(width) != "int":height = int(height)width = int(width)R1, R2, P1, P2, Q, roi1, roi2 = cv2.stereoRectify(left_K, left_distortion, right_K, right_distortion,(width, height), R, T, alpha=0)map1x, map1y = cv2.initUndistortRectifyMap(left_K, left_distortion, R1, P1, (width, height), cv2.CV_32FC1)map2x, map2y = cv2.initUndistortRectifyMap(right_K, right_distortion, R2, P2, (width, height), cv2.CV_32FC1)return map1x, map1y, map2x, map2y, Q# 畸变校正和⽴体校正def rectifyImage(image1, image2, map1x, map1y, map2x, map2y):rectifyed_img1 = cv2.remap(image1, map1x, map1y, cv2.INTER_AREA)rectifyed_img2 = cv2.remap(image2, map2x, map2y, cv2.INTER_AREA)return rectifyed_img1, rectifyed_img2#视差计算def sgbm(imgL, imgR):#SGBM参数设置blockSize = 8img_channels = 3stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity = 1,numDisparities = 64,blockSize = blockSize,P1 = 8 * img_channels * blockSize * blockSize,P2 = 32 * img_channels * blockSize * blockSize,disp12MaxDiff = -1,preFilterCap = 1,uniquenessRatio = 10,speckleWindowSize = 100,speckleRange = 100,mode = cv2.STEREO_SGBM_MODE_HH)# 计算视差图disp = pute(imgL, imgR)disp = np.divide(disp.astype(np.float32), 16.)#除以16得到真实视差图return disp#计算三维坐标，并删除错误点def threeD(disp, Q):# 计算像素点的3D坐标（左相机坐标系下）points_3d = cv2.reprojectImageTo3D(disp, Q)points_3d = points_3d.reshape(points_3d.shape[0] * points_3d.shape[1], 3)X = points_3d[:, 0]Y = points_3d[:, 1]Z = points_3d[:, 2]#选择并删除错误的点remove_idx1 = np.where(Z <= 0)remove_idx2 = np.where(Z > 15000)remove_idx3 = np.where(X > 10000)remove_idx4 = np.where(X < -10000)remove_idx5 = np.where(Y > 10000)remove_idx6 = np.where(Y < -10000)remove_idx = np.hstack((remove_idx1[0], remove_idx2[0], remove_idx3[0], remove_idx4[0], remove_idx5[0], remove_idx6[0])) points_3d = np.delete(points_3d, remove_idx, 0)#计算⽬标点（这⾥我选择的是⽬标区域的中位数，可根据实际情况选取）if points_3d.any():x = np.median(points_3d[:, 0])y = np.median(points_3d[:, 1])z = np.median(points_3d[:, 2])targetPoint = [x, y, z]else:targetPoint = [0, 0, -1]#⽆法识别⽬标区域return targetPointimgL = cv2.imread("_left.jpg")imgR = cv2.imread("_right.jpg")height, width = imgL.shape[0:2]# 读取相机内参和外参config = stereoconfig.stereoCameral()map1x, map1y, map2x, map2y, Q = getRectifyTransform(height, width, config)iml_rectified, imr_rectified = rectifyImage(imgL, imgR, map1x, map1y, map2x, map2y)disp = sgbm(iml_rectified, imr_rectified)cv2.imshow("disp", disp)target_point = threeD(disp, Q)#计算⽬标点的3D坐标（左相机坐标系下）print(target_point)。
基于VS+OpenCV的双目视觉定位测距系统
文章编号：1007-1423（2020）14-0058-05DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2020.14.013基于VS+OpenCV的双目视觉定位测距系统王连增（中国空空导弹研究院，洛阳471009）摘要：机器视觉技术自诞生之日起，广泛应用于民用、军用领域。
在Win10操作系统PC上，设计基于VS2017与OpenCV3.1的平行双目视觉定位测距系统。
利用MATLAB标定工具箱完成双目摄像头标定，将标定结果导入双目视觉测距系统，基于测距可靠性、精度和效率考虑，选择Canny边缘检测算法对匹配进行约束，采用SGBM算法实现双目视觉立体图像匹配。
关键词：双目视觉；SGBM算法0引言视觉导航技术是一种依靠光学成像技术进行导航的方法，它具有测量速度快、测量精度高、自主性强、隐蔽性好、低成本等优点。
近30年，伴随着光学成像技术及视觉导航技术新概念、新方法、新理论发展，视觉导航技术在飞机、无人飞行（Unmanned Air Vehicles，UAV）、火星探测车、航天器、巡航导弹以及自动驾驶等方面得到普遍的应用，同时，视觉导航技术与其他导航手段相结合成为近些年发展的新趋势，其能够在卫星拒止条件下实现对INS误差的有效补偿，使其成为SINS/GPS传统导航手段外的新的组合导航形式，并成功实现在国外空地导弹上的应用。
双目视觉是通过左右两个相机模拟人眼采集图像信息的过程，用专业的图像处理器替代人脑对图像的处理过程，通过对不同视角对同一图像拍摄两张二维图像来恢复图像三维信息的一种方法。
双目视觉技术具有计算精度高、系统简单易于实现、操作过程简便、不过分依赖于硬件产品易于工程化实现等特点，是机器视觉重要研究方向。
对于双目视觉成像过程，涉及到4个坐标系，分别为：像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系和世界坐标系。
许威在基于MATLAB和Open CV的双目视觉测距系统的实现一文中完成了测距系统的搭建工作，并从实时性及测距精度方面完成了SG⁃BM（Semi-Global Block Matching）算法与BM算法的对比验证工作。
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基于OpenCV的双目立体视觉测距
基于OpenCV的双目立体视觉测距
论文导读::
双目立体视觉模型。
摄像机标定。
立体匹配采用OpenCV库中的块匹配立体算法。
目前的测距方法主要有主动测距和被动测距两种方法。
论文
关键词:
双目立体视觉，摄像机标定，立体匹配，测距
(一)引言基于计算机视觉理论的视觉测距技术是今后发展的一个重要方向，它在机器人壁障系统、汽车导航防撞系统等领域有着广泛的应用前景。
目前的测距方法主要有主动测距和被动测距两种方法。
论文采用的是被动测距法。
被动测距法是在自然光照条件下，根据被测物体本身发出的信号来测量距离，主要包括立体视觉测距法、单目测距法、测角被动测距法等。
立体视觉测距法是仿照人类利用双目感知距离信息的一种测距方法，直接模拟人的双眼处理景物，简便可靠，但该方法的难点是选择合理的匹配特征和匹配准则。
双目立体视觉系统采用两台摄像机同时从两个不同视点获取同一景物的多幅图像，即立体图像对，通过测量景物在立体图像对中的视差，再利用双目视觉成像原理就可以计算出目标到摄像机的距离。
立体匹配采用OpenCV库中的块匹配立体算法，在得到摄像机参数和匹配点后再利用最小二乘法即可算出三维信息。
(二)双目立体视觉模型首先介绍双目视觉所涉及到三个坐标系:
世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系。
世界坐标系中的点坐标记为，摄像机坐标系用表示。
图像坐标为摄像机所拍摄到的图像的二维坐标，一般有两种表示方法:
是以像素为单位的图像坐标，是以毫米为单位的图像坐标。
建立以毫米为单位的图像坐标是因为坐标只表示了像素在数字图像中的行数和列数，并没有表示出该像素在数字图像中的物理位置论文范文。
图1为平行双目视觉模型，即参数相同的两个摄像机平行放置，两光
轴互相平行且都平行于z 轴，x 轴共线摄像机标定，两摄像机光心的距离为
B(即基线距)。
图中O
1、O2为左右两摄像机的焦点，I1 、I2为左右摄像机的像平面，P1 、P2 分
别是空间点P在左右像平面上的成像点，f是摄像机的焦距。
若视差d 定义为?P1- P2?,则点P到立体视觉系统的距离为:
图1 平行双目视觉模型
(三)摄像机标定摄像机标定是为了建立三维世界坐标与二维图像坐标之间的
一种对应关系。
系统采用两个摄像机进行图像采集，设定好两个摄像机之间的距离(即基线距)，用摄像机同时采集放在摄像机前的标定物。
摄像机标定采用的是张正友的标定方法，棋盘格大小为30mm30mm，角点数为117。
标定板的规格如图2所示。
图2 平面标定板规格张正友的标定方法需要摄像机从不同角度拍摄标定板
的多幅图像。
由于两个摄像机是向前平行放置的，且基线距固定，所以只需摆放标定板的位置变化即可。
摄像机为针孔成像模型，则空间点与图像点之间的映射关系为:
为方便计算，使标定板所在平面的Z坐标均为0，即Z=0的平面，则上式可变为:
其中，A为摄像机的内参矩阵，为摄像机外参矩阵，s为尺度因子。
令,,则上
式可写为:
其中，为透视投影矩阵，它是标定板上的点和其像点之间的映射。
在已知空
间点和其对应像点后，可根据最小二乘方程，采用Levenberg-Marquardt算法求解
得到H矩阵，并求出摄像机的内外参数矩阵。
一般摄像机都存在镜头畸变，且畸变会影响标定结果，特别是径向畸变，因此只考虑一阶和二阶的径向畸变。
(四)立体匹配
1.立体匹配算法立体匹配是通过寻找同一空间景物在不同视点下投影图像中
像素间的一一对应关系。
立体匹配是匹配两个不同的摄像机拍摄得到图像的三维点。
立体匹配采用的是OpenCV提供的块匹配立体算法vFindStereoCorrespondeneBM，该算法使用了一个叫绝对误差累计的小窗口(SAD)来查找立体校正后左右两幅图像之间的匹配点。
这个算法只查找两幅图像之间的强匹配点(即强纹理)。
块
匹配立体算法有以下三个步骤:
1.预过滤，使图像亮度归一化并加强图像纹理。
沿着水平极线用SAD窗口进行匹配搜索。
3.再过滤，去除坏的匹配点。
匹配过程通过在整幅图像滑动SAD窗口来完
成。
对左图像上的每个特征而言，搜索右图像中的对应行以找到最佳匹配。
校正之后，每一行就是一条极线，因此右图上的匹配位置就一定会在左图像的相同行上(即具有相同的坐标)。
如果特征有足够多的可检测的纹理，并位于右摄像机的视图内，就可以找出对应的匹配位置论文范文。
视差效果图视差图是经过左右图像的对应点匹配后得到的，从视差图可以看
出匹配的效果。
若图像中的匹配点比较稠密(即匹配点多)，则得到的视差图和原图相似度就大;若图像中的匹配点比较稀疏，则得到的视差图和原图相似度就小。
论文采用的匹配方法得到的视差图如图3所示,图4为原图。
图3 视差图图4 原图
(五)双目视觉测距
1.双目立体视觉测距算法在已知摄像机的内外参数的情况下，计算得到透视
投影矩阵摄像机标定，根据图像坐标系与世界坐标系的关系，则可以求出距离信
息。
在双目视觉中，摄像机同时拍摄到同一个物体不同角度的两张图像，由同一点在两幅图像中位置信息可计算出它在世界坐标中的三维坐标。
根据式和式，消去比例系数k1和k
2，可得到如下四个方程组:
其中，是世界坐标系下P点的坐标，和是P点在左右图像上的像点。
由于标定误差及图像噪声的存在，以上四个方程为非线性的，因此可用最小二乘法求出P点的三维坐标。
实验结果论文采用一个摄像机进行实验，按照图一的方法，现在左位置点拍摄一幅图像，此时标定板位置保持不变，然后让摄像机只在X轴方向移动基线的距离，在Y和Z轴方向都没有移动，再在右位置点拍摄一幅图像，在左右拍摄点都拍摄图像后，再换标定板的摆放方式，继续在左右拍摄点拍摄得到左右图像，依此类推。
实验采用左右各9幅图像来标定，图像大小为2304*1728，得到的标定结果如下:
，外参数为:
，
加压站的优化设计_特性曲线
基于SRAM型FPGA测试技术的研究_故障覆盖率
(完)。