双目摄像头_摄像头双目 - CSDN
  • 关于双目摄像头测距原理,最近在看关于双目摄像机成像的项目,找关于双目摄像头标定的c++代码,但是发现自己对双目摄像机的成像原理不清楚,所以看代码和看天书一样。这篇就写给零基础接触双目摄像机成像原理的小...

    关于双目摄像头测距原理,最近在看关于双目摄像机成像的项目,找关于双目摄像头标定的c++代码,但是发现自己对双目摄像机的成像原理不清楚,所以看代码和看天书一样。这篇就写给零基础接触双目摄像机成像原理的小伙伴,等看完这篇之后再去找类似的c++、python标定代码,就简单很多。
    当然,之后也会介绍,关于几个坐标系(世界坐标系、像素坐标系、图片坐标系)的转化。

    **视差的概念:**是指从两个不同位置观察同一个物体时,此物体在视野中的位置变化与差异。从两个观察点看目标,两条视线之间的夹角叫做这两个点的视差角,两点之间的距离称作视差基线。

    为什么单目摄像机不能测深度?
    下图从物理原理上展示了为什么单目相机不能测量深度值而双目可以。我们看到红色线条上三个不同远近的黑色的点在下方相机上投影在同一个位置,因此单目相机无法分辨成的像到底是远的那个还是近的那个。
    在这里插入图片描述
    双目立体视觉深度相机测距流程:
    (1)需要对双目相机进行标定,得到两个相机的内外参数、单应矩阵。
    (2) 根据标定结果对原始图像进行校正,校正后的两张图像位于同一平面且互相平行。
    (3)对校正后的两张图像进行像素点匹配。
    (4)根据匹配结果计算每个像素的深度,从而获得深度图

    理想双目相机成像模型:
    首先我们从理想的情况开始分析:假设左右两个相机位于同一平面(光轴平行),且相机参数(焦距f)一致。那么深度值的推到原理和公式如下:
    在这里插入图片描述

    根据上述推导,空间点p离相机的距离(深度)z=f*b/d,可以发现如果要计算深度z,必须要知道:
    (1)相机焦距f,左右相机基线b。这些参数可以通过先验信息或者相机标定得到。
    (2)视差b。需要知道左相机的每个像素点(Xl, Yl)和右相机中对应点(Xr,Yr)的对应关系。这是双目视觉的核心问题。
    极限约束
    那么问题来了,对于左图中的一个像素点,如何确定该点在右图中的位置,可以通过极限约束。
    什么是极线呢?如下图所示,C1,C2是两个相机,p是空间中一点,P和两个相机中心点C1、C2形成了三维空间中的一个平面PC1C2,称为极平面。极平面和两幅图像相交于两条直线,这两条直线为极线。p在相机C1中的成像点是P1,在相机C2中的成像点是P2,但p的位置事先是未知的。
    我们的目标是:对于左图中的P1点,寻找它在右图中的对应点P2,这样就能确定P点的空间位置,也就是我们想要的空间物体和相机的距离。

    所谓极线约束,就是指当同一个空间点在两幅图像上分别成像时,已知左图投影点P1,那么对应右图投影点P2一定在相对于P1的极线上,这样可以极大的缩小匹配范围。

    在这里插入图片描述
    细心的朋友会发现上述过程考虑的情况(两相机共面且光轴平行,参数相同)非常理想,相机C1、C2如果不在同一直线上怎么办?

    非理想双目相机成像模型
    事实上,这种情况非常常见,因为有些场景下两个相机需要独立固定,很难保证光心C1、C2完全水平,即使是固定在同一基板上也会因为装配的原因导致光心不水平。
    在这里插入图片描述
    有办法哟!
    在这里插入图片描述
    我们先来看看这种情况下拍摄的两张左右图片,左图中三个十字标志的点,在右图中对应的极线是右图中的三条白线,也就是对应的搜索区域。我们看到这三条线并不是水平的,如果进行逐点搜索效率非常低。
    怎么办呢?
    把不理想的转化为理想情况就好了。这就是图像矫正技术。
    图像校正技术是通过分别对两张图片用单应矩阵变换得到的,目的就是把两个不同方向的图下个平面重新投影到同一平面且光周相互平行,下图中的黄色平面,这样就可以用前面理想情况下的模型了,两个相机的极线也变成水平的了。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    经过校正后,从上图中我们可以看到越近的物体视差越小,越近的物体视差越大,和我们的常识一致。
    上面讲到的对于左图的一个点,沿着它在右图水平极线方向寻找和它最匹配的像素点,说起来简单,但实际操作起来并不容易。
    (1)实际上要保证两个相机完全共面且参数一致是非常困难的,而且在计算中会产生误差积累,因此对于左图中的一个点,其右图的对应点不一定恰好在极线上。应该是在极线附近,所以搜索范围需要适当放宽。
    (2)单个像素点进行比较鲁棒性很差,很容易受到光照变化和视角不同的影响。
    (3)基于滑动窗口的图像匹配
    上述问题的解决办法是:使用滑动窗口。对于左图中一个像素点(左图中的红色方框中心),在右图中从左到右用一个尺寸滑动窗口内的像素和它计算相似程度,相似度的度量有很多方法,比如误差平方法,ssd。ssd越小的位置对应的像素点就是最佳匹配结果。
    在这里插入图片描述
    具体操作中还有很多实际问题,比如滑动窗口的尺寸。
    基于能量优化的图像匹配
    目前比较主流的方法都是基于能量优化的方法来实现匹配。能量优化通常会定义一个能量函数。比如对于两张图中像素点的匹配问题来说,我们定义的能量函数如下图公式1.
    (1)在左图中所有的像素点和右图中对应的像素点越近似越好,反映在图像里就是灰度值越接近越好,也就是下图公式2的描述。
    (2)在 同一张图片里,两个相邻的像素点视差(深度值)也应该相近。也就是下图公式3的描述。
    在这里插入图片描述
    上述公式1代表的能量函数就是著名的马尔科夫随机场(Markov Random Field)模型。通过对能量函数最小化,我们最后得到了一个最佳的匹配结果。有了左右图的每个像素的匹配结果,根据前面的深度计算公式就可以得到每个像素点的深度值,最终得到一幅深度图。

    原文转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/32199990

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  •  在研究双目视觉研究过程中,遇到了许许多多的问题,在最初入门的时候,摄像头的选择问题就成了我最头疼的问题,先后换过5个摄像头,老师的钱花了许多,可是却没有效果,想想新人入门是多么的难啊,现在我对我的所...

    http://www.cnblogs.com/snake-hand/p/3161596.html

    双目视觉的摄像头选择问题

        在研究双目视觉研究过程中,遇到了许许多多的问题,在最初入门的时候,摄像头的选择问题就成了我最头疼的问题,先后换过5个摄像头,老师的钱花了许多,可是却没有效果,想想新人入门是多么的难啊,现在我对我的所遇到 的问题及解决的方式 做个总结,希望对后来者有所帮助,不要像我这样摸索这么久。

        在最初的研究中,我有现成的双目标定及匹配的软件,所以我要做的主要工作就是对视差信息进行分析处理得到自己想要的结果。

    在选择相机的过程中相机的参数是我们要考虑的首要问题,下面我介绍的相机选择因素有哪些:

       

    1、相机接口及电脑带宽

         研究双目视觉我们首先要有两个摄像头,而我做为学生用的是笔记本,将来实验也偏向室外,笔记本方便一点,所以当老师让我做时,我果断就编程采集图像,出现了问题也是自己程序的问题,相机没有问题,花了很长时间解决不了才发现是相机的问题。开始用的是维视的千兆网相机和1394相机,网口的笔记本不能用,因为要两个网口,也曾经买过千兆的USB转网口,发现传输速度太慢,图像根本反应不出来。1394的应该能用吧,因为我用的是联想笔记本,上面是有1394接口的,可紧接着问题也出现了,编的程序无法同时打开两个相机,一开始我总以为是我程序的原因或者是SDK的运用不对,还和厂家联系了好久,结果发现在台式机上运行是没有问题的,后来才知道有一个带宽问题,两个相机最好不要用同一个控制器,要共享带宽也要有足够的带宽才行。这就是相机接口问题,当然你要是台式机就没有问题了。


    2、相机工作环境

         由于前两个相机都不能用,最后只能选用那种网上30万像素的小摄像头,几十块钱,买了两个装了起来用,接口是USB的,也没有带宽问题,用起来比较好用,但是这种相机不是工业相机,不能到室外,只要一伸出窗户,图片就会变成白色,阴天也一样,看来只能有在室内了。所以此时我们要考虑的是工作环境是什么样的,要不要在阳光下运行。


    3、镜头焦距

         另外镜头焦距也是一个重要的问题,虽然实际中焦距越大越好,但也要看我们要拍的是什么东西,是近距离的还是远的,比如我要拍50cm---150cm的,很近,大焦距是不行的,而且是越小越好,上面那个小摄像头是3.6mm的。原因你看下双目视觉模型可以看得到,所以这是我要考虑的问题,你的呢?


    4、像素及分辨率  

        这个问题中我们要看分辨率越大处理起来就越慢,标定速度也会慢吧,所以我们要看什么样的大小的图像就可以了。比如30万像素就可以产生640*480的图像了,500万像素可以产生2592*1944大小的图像,你看你需要这么大的吗?在选择的时候最好是选择分辨率可调的相机,这么我们用500万像素的相机也可以程序控制产生320*240的图像,这样在调试的过程中会有很大的灵活性,我们可以随机选择我们要的分辨率。当然大图像处理的时候我们也可以截取图像的中间一部分进行处理。  


    5、后期开发、系统支持

          在后期开发中要用到嵌入式吗,这时我们考虑到系统的支持Windows或LInux等等。这时候我们也要考虑是用数字相机还是用模拟相机,因为很多数字相机Linux驱动是大问题,即使一些免驱相机也是这样。


    暂且就是这么多了,以后再补充吧!


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  • 在不断的学习中,发现了一个讲单目、双目与多目特别好的文章,复制过来共享,不属于原创,如果原创作者追究版权问题,可以直接与我联系。 前言 摄像头在日常生活中非常常见,一般用来完成拍照、摄像这些基本的功能。...

    在不断的学习中,发现了一个讲单目、双目与多目特别好的文章,复制过来共享,不属于原创,如果原创作者追究版权问题,可以直接与我联系。

    前言

    摄像头在日常生活中非常常见,一般用来完成拍照、摄像这些基本的功能。但自动驾驶以及人工智能的到来,使得人们有了从摄像头中,获取更为智慧的结果的需求,即通过摄像头的视野,分析感知环境的变化,做出判断,将结果反馈到终端或者云端的处理器当中,服务于更丰富的应用。

    自动驾驶作为最先尝鲜的应用领域之一,摄像头很早就进入了科研专家的考察范围。业内研究最早同时实力最强的,是Mobileye。这家诞生于以色列的单目视觉公司,有着在汽车高级辅助驾驶系统领域12年的研发经验,提供芯片搭载系统和计算机视觉算法运行 DAS 客户端功能。

    公司的产品可实现车道偏离警告 (LDW)、基于雷达视觉融合的车辆探测、前部碰撞警告 (FCW)、车距监测 (HMW)、行人探测、智能前灯控制 (IHC)、交通标志识别 (TSR)、仅视觉自适应巡航控制 (ACC) 等功能,产品占据全球市场超过70%的份额。

    之所以要花这么大的篇幅去介绍Mobileye,是因为他们是业内单目摄像头解决方案的绝对领导者。

    对,没有之一,也没有任何含混不清,他们就是NO.1。这也是为什么芯片巨头英特尔愿意花153亿美金买下这家在从前名不见经传的小公司的原因。

    以上的表述中,眼尖的人一定主要到了一个词:单目摄像头。那么什么是单目摄像头呢?文章开头提到的三目摄像头又是什么鬼?有没有双目的呢?接下来,我将带大家一一解开这一困扰我一个多月的问题。

    单目摄像头

    目前应用于自动驾驶的路况判断,多以单目摄像头方案为主。也就是业界鼻祖Mobileye的看家本领。

    但单目摄像头有一个问题是,在测距的范围和距离方面,有一个不可调和的矛盾,即摄像头的视角越宽,所能探测到精准距离的长度越短,视角越窄,探测到的距离越长。这类似于人眼看世界,看的越远的时候,所能覆盖的范围就窄,看的近的时候,则覆盖的范围就广一些。

    人眼是双目的,在性能上要远优于人造产品,但在观察周遭环境的时候,也依然会遇到覆盖不全的问题。通俗点来讲,眼观六路,耳闻八方常常用来形容一个人机敏,能快速感知周围的环境状况。我们将这样的人视为聪慧的人,一般人很难达到这样的水平。但一双眼睛,怎能达到眼观六路?

    这不过是汉字语言的一种比喻的说法,并不能当真。因此,即使是如人一般昂贵精妙的双眼,也在实际的使用环境中,有力所不能及的时候。

    车载摄像头是定焦的,它无法像人眼一样快速变焦。不同的焦距可以满足不同的范围。

    目前的ADAS(高级辅助驾驶)所要求的是40米-120米的范围,未来将会达到200米甚至以上。Mobileye现在的技术水平,所能达到的也是120米范围以内,但从下一代EyeQ4、EyeQ5开始,Mobileye将会达到150-200米的视距。

    那么如何用一个定焦镜头解决不同距离的观察,就成为了困惑行业的难题。也因此,业内产生了双目甚至多目的方案,用来解决不同距离下摄像头看清、看准的问题。

    多目摄像头

    不同焦距的摄像头,与成像的清晰度是直接挂钩的。车载摄像头一般是固定焦距的,目前车载摄像头每秒处理的图像在20帧左右,每秒处理的数据量巨大。

    一方面车载摄像头从技术上是很难达到频繁变焦的,另一方面单个摄像头频繁变焦根本无法应对秒级的巨量数据接收处理。

    这也是为什么Mobileye前两年开始多目研究的原因。多目摄像头,可以通过不同的摄像头来覆盖不同范围的场景,既解决了摄像头无法来回切换焦距的问题,也可以一次性解决不同距离下识别清晰度的问题。

    比如说广角镜头用来看近处的环境,80度的覆盖30米左右的环境,60度覆盖中远距离,40度负责远距离观察。不同的摄像头负责观察不同距离、角度范围的场景,各司其职,互不干扰。

    但多目摄像头目前也并不是完美的解决方案,它会生出另外的一些难解问题。

    比如,第一,在汽车上如何放置的问题。汽车挡风玻璃处通常是各种配件聚集的地方,这里本身需要安装雨量传感器,以及有可能额外添加的激光雷达、行车记录仪,摄像头等等。这个地方本身已经拥挤不堪,留给多余设备的空间并不大。

    而多目摄像头本身又有一些要求,比如摄像头之间的距离要在10-20cm左右,这就更加剧了挡风玻璃处的拥挤。

    第二,多目摄像头的成本会翻倍,只从简单的硬件上就是单目的N倍,而且算法上的复杂度和成本也时成倍增加。多路图像数据的处理比单路数据处理的难度要大,这对处理芯片的要求以及硬件的可靠性要求增高。

    因此,多目摄像头的出现,既解决了一些现有问题,也衍生出了各种各样其它的问题。

    双目摄像头

    业内很多新兴的初创公司,为了避开与Mobileye的正面竞争,选择从双目切入。但双目也存在两个关键的问题。第一是成本问题,第二是安装位的问题。

    第一个问题是,双目的方案,两个镜头理论上要一模一样,因为一旦存在差异,会使得测量的准确性大打折扣。业内也会称之为立体摄像头。

    但一个摄像头是由6个光学的镜片和一些传感器组成,而玻璃镜片的生产制造是打磨出来的,并不是压制而成的。这就从根本上产生了镜片生产存在差异性的问题。

    所谓的单反摄像机,最昂贵的莫属一个个动辄数万的镜头,原因就在这里。大家都听过卡尔蔡司镜头吧,这个公司已经有超过100年的历史,他们的镜头在业内可谓鼎鼎大名。

    曾经手机界的扛把子诺基亚,在自己的手机中使用的就是这家公司的镜头。不客气的讲,当时同档次的诺基亚旗舰机N95的成像质量,真真是甩了iPhone一座珠港澳大桥的距离。

    摄像机镜头一般都有些参数,比如畸变度,对焦度,随着准确度的上升,误差范围的收窄,成本也是扶摇直上的,业内一般使用的镜头误差在5%的范围内。一般,单目摄像头的误差可通过后期算法的调教,进行有效的处理。

    但双目摄像头,由于本身测距的原理,导致会要求两个镜头之间的误差越小越好。如果两个镜头各自都有5%左右的误差,那么对于后期调教的算法,难度就会加大许多,而且还不能保证确定性。

    而如果要将两个摄像头的误差缩减到1%左右,达到使用的要求,那么摄像头的成本就会高不可攀。同时无论镜头生产商还是采购方,都需要面对产品不良率的问题。

    双目摄像头同时也存在摆放位置的问题。两个镜头之间的距离是10-20cm之间,这个距离需要非常精准,因为这会直接关系到测距的准确性。

    由于汽车使用的环境复杂多变,只是温度要求,都是在-40—85度。而传统器材必然有热胀冷缩的问题,那么这就会影响到两个镜头之间的距离。因此只有很高端的一些车型,会使用到立体摄像头,而且即使是使用了,场景也会非常有限。主动巡航和自动驾驶根本做不到。

    业内做的好的公司,能够将单目摄像头的误差控制在3%以内。理论上立体摄像头的误差可以做到1%以内,但从实际的应用层面来看,1%跟3%在现有的应用环境下,并不存在太大的差别。尤其是在单目摄像头搭配一些毫米雷达等传感器以后,完全可以达到类似的精度。

    双目摄像头的方案,在成本、制造工艺、可靠性、精准度等等综合因素的制约下,导致其难以在市场上推广,而单目摄像头低成本可靠性的解决方案,搭配其他传感器,完全可以满足L1、L2以及部分L3场景下的功能。因此在现有市场环境下,单目摄像头的解决方案依然会是主流。

    ES8的全系产品都搭载了三目前向摄像头、4个环视摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达。

    三目摄像头

    除了较为多见的双目摄像头方案,三目摄像头也进入了一些公司的视野,如蔚来的ES8。但三目摄像头是终极的解决方案吗?目前看来,并不是。

    三目摄像头诞生之初,目的是为了解决汽车前向测距的问题。众所周知,汽车行驶的过程中,如果要满足自动驾驶的要求,需要车身感知设备对前方两百米左右的道路环境做到精准测量,以求做出相应的控制决策。

    三个摄像头在判断、测算障碍物距离的时候,会有一个核心的逻辑问题。由于摄像头的精准度是有一定的误差范围,因此三个不同的摄像头,检测障碍物的精准性都会有一定的误差。

    那么在不同摄像头覆盖距离范围的交汇处,两个相邻摄像头测算出障碍物的距离很可能是不同的,会存在10米左右的误差。

    还有同样一个场景,两个镜头获取到的图像可能会不一样。对于这些“不寻常”的情况,专家并没有良策。而这些数据都是在同一时间获取到的,后台的算法会随时处理,运算的结果也会直接反馈到中央控制器,用来对汽车的驾驶行为做出调整。

    不同摄像头获取到同一场景的不同数据,需要在后台进行融合,某种意义上而言,就是数据处理结果的PK,谁更准确就采纳谁。但由于硬件的差异性本身存在,导致后台目前对于这种误差并没有合理的规则和解决方案去进行优胜劣汰的处理。

    这种无法决策的局面,还会同其它的传感器如激光雷达、毫米波雷达探测到的结果再进行一次融合(PK),多重的不确定性导致最终难以做出普遍意义上“正确合理”的决策。

    Mobileye也正是因为无法解决这一根本性的逻辑处理问题,导致在尝试了三目摄像头的方案之后,又回到了原来的单目摄像头的方案上。

    5年内单目还是主流

    处理摄像头数据的芯片,是制约摄像头解决方案的重要因素。Mobileye花了十年,才制造出了满足汽车电子规范要求的芯片,可见,符合车规要求的芯片难度之大。

    目前市场上,还未出现可以满足双目图像处理、符合车规要求、大规模商业化量产的芯片,已经量产的一些车型中类似于斯巴鲁使用的,仍然配合使用了FPGA的方案,来达到双目算法处理所需的算力要求。

    现在市场上并没有商业化的芯片能够支持多目摄像头的方案,都是FPGA的方式。而Mobileye的EyeQ4和 EyeQ5可以满足这样的要求,但Mobileye本身觉得这样的搭配方案并没有太大的必要。

    人眼实际上就是立体摄像头,但人都需要大规模的训练,才能达到测距的准确性。但坦白讲,印象中只有特种兵才可以通过手指比对的方式手动测出较为精准的距离,而我们普通人要通过双眼判断物体的准确距离,其实还是很困难的。

    双目摄像头的方案,理论上是可以达到很高的精度,但需要非常专业的技术团队,才有可能研发出来。但即使研发出来,也会面临严重的成本问题。

    企业本身做产品的目的就是推而广之,让产品大规模应用,而非束之高阁,以作观瞻。一个产品如果价格居高不下,对于实际的商业化应用,并没有太大的意义。

    也因此,有部分业内人士表示,至少在5年内,单目摄像头还将会是市场的主流,多目的方案还需匍匐前行。

    异形镜头可能是新的出路

    新的传感器技术,从镜头成像,到特殊异形镜头的设计,传感器技术的迭代更新,将有可能解决现有摄像头存在的问题。

    Mobileye用到的传感器是1/2.7寸的,或者1/3寸的,现在新的传感器技术可以达到1/1.7或1/1.5寸,已经提高了一到两倍。Mobileye跟摄像头厂商类似于舜宇这样的企业,正在共同研发下一代的异形摄像头。

    通常,业内使用的镜头是球形、椭圆形的,而新的异形镜头光圈很大,可以覆盖不同的测距范围,同时保证成像质量。

    另外,目前大部分摄像头厂家使用的摄像头都是100万像素,而Mobileye下一代的EyeQ4或者EyeQ5则会使用到400万甚至800万像素的摄像头。

    随着更大尺寸的传感器应用,单个摄像头可以保证1-200米内,任何一个焦段成像清晰。这将会彻底解决多目摄像头现存的一些问题,虽然目前成本较高,但它的前景还是非常值得期待的。

    文章来源: http://www.52rd.com/News/APP/Detail/?ID=102990

    本来上周计划这周要更新PCL的知识点,老师临时调整研究任务,目前在做深度图,可能又会更一些关于深度图的相关理论知识,还没有跑代码,不知道会怎么样、、、、
    共勉,加油!!

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    单目和双目摄像头到底有神马差?

    很多对智能驾驶感兴趣的朋友都知道,无人驾驶的技术可以分为三大模块,感知、认知和控制。这个顺序其实也正是一项操作进行的顺序,首先需要对环境进行准确的感知,然后对信息进行处理,最后向汽车的控制系统发出指令,实现具体的功能。

    单目和双目摄像头到底有神马差?

    ​对于比无人驾驶更低一些水平的智能驾驶(辅助驾驶、驾驶辅助、自动驾驶)来说,控制不需要完全由机器来完成,尤其是ADAS以下的水平,还是人类来主导驾驶的。但是感知和认知部分是必须有的,感知的准确是认知的基础。 

    单目和双目摄像头到底有神马差?

    在感知模块当中,传感器是最重要的硬件。目前的传感器也有许多种类,除了各种各样的雷达之外(大家比较熟悉的可能是激光雷达、毫米波雷达),摄像头也是必不可少的。基于计算机视觉技术的车载摄像头能够对环境中的很多物体进行感知,甚至有一部分人认为随着计算机视觉的发展,激光雷达并非是必需品。

    单目和双目摄像头到底有神马差?

    ​目前的智能驾驶领域中,所应用的摄像头主要有单目摄像头和双目摄像头两类。三目的摄像头目前也在研发当中,但是还没有太大量的使用。那么单目和双目的区别在哪里呢?是不是双目的就比单目的好?

    单目和双目摄像头到底有神马差?

    一、车载摄像头的要求

    这得从智能驾驶摄像头的要求说起。

    这一类摄像头的要求,肯定是出于安全考虑。具体来说有两个方面:看得远,质量高。这两点都比较好理解。看得远就相当于提供了更充足的反应时间,直接提升了安全性;而质量高则是为了识别的准确率。通常来讲,看得远需要长焦距,但焦距增加会导致视角变窄,所以需要综合考虑;质量高则要求成像效果,通常黑白相机效果会好些。说到底,摄像头的功能核心,就是测距。

    单目和双目摄像头到底有神马差?

    二、两种摄像头的区别

    测距原理上,两种摄像头便完全不同。单目摄像头需要对目标进行识别,也就是说在测距前先识别障碍物是车、人还是别的什么。在此基础上再进行测距。而双目摄像头则更加像人类的双眼,主要通过两幅图像的视差计算来确定距离。也就是说,双目摄像头不需要知道障碍物是什么,只要通过计算就可以测距。

    单目和双目摄像头到底有神马差?

    ​从这个角度来看,单目摄像头的缺点在于需要大量数据,并且不断更新和维护,而且针对一些特殊地区特殊情况,还需要不断优化。例如内蒙古大草原上经常有牛羊横穿公路,那你就需要更新数据,让机器知道这是牛,那是羊。数据收集、标签的难度确实有些大。

    单目和双目摄像头到底有神马差?

    ​双目摄像头当然也不是十全十美,因为需要靠计算来进行测距。其最大的难点就在于计算量巨大。这带来的直接问题就是小型化难度很大。这并非小事,无论前装后装,合适的大小是非常重要的指标。

    三、小结

    可见,双目和单目的摄像头各有优劣势,目前做这两种的公司也都不在少数。相对而言双目摄像头的发展前景更好一些,但是硬件成本和计算量级是其需要攻克的难关

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  • 不同的人利用不同的方法对双目摄像头进行标定,总结起来包括如下三种,(1)利用matlab分别对左、右摄像头进行标定;(2)利用matlab同时对双目摄像头进行标定;(3)利用opencv对摄像头进行标定。 需要特别注意的...
  • 双目摄像头测距算法

    2020-03-11 17:43:49
    双目摄像头测距算法 输入输出接口 Input: (1)左右两个摄像头采集的实时图像视频分辨率(整型int) (2)左右两个摄像头采集的实时图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个...
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