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  • 摄像头单目测距原理及实现

    千次阅读 2020-05-03 16:24:04
    摄像头单目测距原理及实现 一.测距原理 空间的深度或距离等数据的摄像头。 人的眼睛长在头部的前方,两只眼的视野范围重叠,两眼同时看某一物体时,产生的视觉称为双眼视觉。 双眼视觉的优点是可以弥补单眼视野中的...

    摄像头单目测距原理及实现

    一.测距原理

    空间的深度或距离等数据的摄像头。

    人的眼睛长在头部的前方,两只眼的视野范围重叠,两眼同时看某一物体时,产生的视觉称为双眼视觉。

    双眼视觉的优点是可以弥补单眼视野中的盲区缺损,扩大视野,并产生立体视觉。

    也就是说,假如只有一只眼睛,失去立体视觉后,人判断距离的能力将会下降。

    这也就是单目失明的人不能考取驾照的原因。

    在这里插入图片描述

    单纯的单目视觉测距,必须已知一个确定的长度。
    在这里插入图片描述

    f为摄像头的焦距,c为镜头光心。物体发出的光经过相机的光心,然后成像于图像传感器或者也可以说是像平面上,如果设物体所在平面与相机平面的距离为d,物体实际高度为H,在传感器上的高度为h,H一定要是已知的,我们才能求得距离d。

    假设我们有一个宽度为 W 的目标或者物体。然后我们将这个目标放在距离我们的相机为 D 的位置。我们用相机对物体进行拍照并且测量物体的像素宽度 P 。这样我们就得出了相机焦距的公式:

    F = (P x D) / W

    例如,假设现在我们有一张A4纸(8.27in x 11.69in), in代表英寸,1in = 25.4mm。纸张宽度W=11.69in,相机距离纸张的距离D = 32in,此时拍下的照片中A4纸的像素宽度为P=192px(我的相机实际测量得到的值)。

    此时我们可以算出焦距F=(192x30)/11.69。

    当我们将摄像头远离或者靠近A4纸时,就可以用相似三角形得到相机距离物体的距离。

    此时的距离: D’
    = (W’ x F ) / P’。

    (注意:这里测量的距离是相机到物体的垂直距离,产生夹角,测量的结果就不准确了。)

    二.测距步骤:

    1. 使用摄像机采集道路前方的图像;

    2. 在道路区域对物体进行检测,通过矩形框将物体形状框出来。

    3. 结合矩形框信息,找到该矩形框底边的两个像平面坐标,分别记为(u1,v1)和(u2,v2);

    4. 使用几何关系推导法,由像平面坐标点(u1, v1)、(u2, v2)推导出道路平面坐标(x1,y1)、(x2, y2);(投影到地面上,z轴为0)

    5. 通过欧氏距离公式计算出d。

    三.难点整理:

    1.图像畸变矫正模型的理解;

    (标定参数,内参矩阵,畸变矩阵,外参矩阵(平移、旋转向量矩阵))

    2.像素坐标与世界坐标公式的推导及验证;

    3.测距方法,对于检测物体在摄像头前方、左侧、右侧的判别思路;

    4.弄清反畸变;对于畸变矫正后的图像中的检测框中的点进行反畸变处理。

    四.相机镜头畸变矫正–>得到相机的内外参数、畸变参数矩阵

    1. 外参数矩阵。世界坐标经过旋转和平移,然后落到另一个现实世界点(摄像机坐标)上。

    2. 内参数矩阵。告诉你上述那个点在1的基础上,是如何继续经过摄像机的镜头、并通过针孔成像和电子转化而成为像素点的。

    3. 畸变矩阵。告诉你为什么上面那个像素点并没有落在理论计算该落在的位置上,还产生了一定的偏移和变形.

    五.实现代码

    #!/usr/bin/python3

    -- coding: utf-8 --

    Date: 18-10-29

    import numpy as np

    导入numpy库

    import cv2

    导入Opencv库

    KNOWN_DISTANCE = 32

    这个距离自己实际测量一下

    KNOWN_WIDTH = 11.69

    A4纸的宽度

    KNOWN_HEIGHT = 8.27

    IMAGE_PATHS = [“Picture1.jpg”, “Picture2.jpg”,
    “Picture3.jpg”] # 将用到的图片放到了一个列表中

    定义目标函数

    def find_marker(image):

    gray_img = cv2.cvtColor(image,
    

    cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转化为灰度图

    gray_img = cv2.GaussianBlur(gray_img,
    

    (5, 5), 0) # 高斯平滑去噪

    edged_img = cv2.Canny(gray_img,
    

    35, 125) # Canny算子阈值化

    cv2.imshow("降噪效果图", edged_img)          # 显示降噪后的图片
    
    # 获取纸张的轮廓数据
    
    img, countours,
    

    hierarchy = cv2.findContours(edged_img.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    #
    

    print(len(countours))

    c = max(countours,
    

    key=cv2.contourArea) # 获取最大面积对应的点集

    rect = cv2.minAreaRect(c)       # 最小外接矩形
    
    return rect
    

    定义距离函数

    def distance_to_camera(knownWidth, focalLength, perWidth):

    return (knownWidth
    
    • focalLength) / perWidth

    计算摄像头的焦距(内参)

    def calculate_focalDistance(img_path):

    first_image =
    

    cv2.imread(img_path) # 这里根据准备的第一张图片,计算焦距

    #
    

    cv2.imshow(‘first image’, first_image)

    marker =
    

    find_marker(first_image) # 获取矩形的中心点坐标,长度,宽度和旋转角度

    focalLength = (marker[1][0]
    
    • KNOWN_DISTANCE) / KNOWN_WIDTH # 获取摄像头的焦距

    print(marker[1][0])

    print('焦距(focalLength) = ', focalLength)        # 打印焦距的值
    
    return
    

    focalLength

    计算摄像头到物体的距离

    def calculate_Distance(image_path, focalLength_value):

    image = cv2.imread(image_path)
    
    #
    

    cv2.imshow(“原图”, image)

    marker =
    

    find_marker(image) # 获取矩形的中心点坐标,长度,宽度和旋转角度, marke[1][0]代表宽度

    distance_inches
    

    = distance_to_camera(KNOWN_WIDTH, focalLength_value, marker[1][0])

    box = cv2.boxPoints(marker)
    
    #
    

    print("Box = ", box)

    box = np.int0(box)
    
    print("Box
    

    = ", box)

    cv2.drawContours(image,
    

    [box], -1, (0, 255, 0), 2) # 绘制物体轮廓

    cv2.putText(image,
    

    “%.2fcm” % (distance_inches * 2.54), (image.shape[1] - 300, image.shape[0]

    • 20),

                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
      

    2.0, (0, 255, 0), 3)

    cv2.imshow("单目测距", image)
    

    if name == “main”:

    img_path = "Picture1.jpg"
    
    focalLength =
    

    calculate_focalDistance(img_path)

    for image_path in
    

    IMAGE_PATHS:

    calculate_Distance(image_path, focalLength)

        cv2.waitKey(0)
    
    cv2.destroyAllWindows()
    

    在这里插入图片描述

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  • 我们可以想到在单目测量中我们在图像中找到某个目标以后可以获得的是一组像素的坐标,对于这样的一组像素并没有与实际空间中的转换关系,所以我们使用视觉传感的第一步就是尝试进行视觉标定,将图像中的坐标转换为...

    摄像头标定

    我们可以想到在单目测量中我们在图像中找到某个目标以后可以获得的是一组像素的坐标,对于这样的一组像素并没有与实际空间中的转换关系,所以我们使用视觉传感的第一步就是尝试进行视觉标定,将图像中的坐标转换为实际的坐标。

    摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系转换为相机坐标系,再由相机坐标系转换为图像坐标系的过程,也就是求最终的投影矩阵的过程。即:世界坐标系 --> 相机坐标系 --> 图像坐标系 --> 像素坐标系
    世界坐标系(world coordinate system):用户定义的三维世界的坐标系,为了描述目标物在真实世界里的位置而被引入,单位为m。
    相机坐标系(camera coordinate system):在相机上建立的坐标系,为了从相机的角度描述物体位置而定义,作为连通世界坐标系和图像/像素坐标系的中间一环。单位为m。
    图像坐标系(image coordinate system):为了描述成像过程中物体从相机坐标系到图像坐标系的投影透射关系而引入,方便进一步得到像素坐标系下的坐标,单位为m。
    像素坐标系(pixel coordinate system):为了描述物体成像后的像点在数字图像上(相片)的坐标而引入,是我们真正从相机内读取到的信息所在的坐标系。单位为个(像素数目)。

    4.1 单目相机的建模

    4.1.1 图像坐标系到像素坐标系的转换

    像素坐标系和图像坐标系都在成像平面上,只是各自的原点和度量单位不一样。图像坐标系的原点为相机光轴与成像平面的交点,通常情况下是成像平面的中点。图像坐标系的单位为mm,属于物理单位,而像素坐标系的单位是pixel,我们平常描述一个像素点都是几行几列。所以这两者之间的转换如下:其中dx和dy表示每一列和每一行分别代表多少mm,点(u,v)为像素坐标系上的点,对应的图像坐标系上的点为(x,y)。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    4.1.2相机坐标系到图像坐标系的转换

    设内参矩阵 K,相机坐标系 Q(Xc,Yc,Zc),投影图像坐标系 q ( x , y )。

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    4.1.3 合并矩阵

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    分析这个公式,我们发现当我们知道世界坐标求解这个坐标在图片上的位置是一定可以求解出来的,但是当你获取到了图像上的坐标要求解这个位置在实际的坐标的时候,就会求不出来。这个就是没有深度信息的原因。这个时候我们需要建立一个模型,基于摄像头在显示中的位置,和主要的成像位置,可以直接通过像素算出距离信息。

    4.2 固定向下摄像头标定

    在这里插入图片描述

    从上面的计算公式我们不难发现,在已知u,v的情况下,我们实际上是无法得出所在的位置相对于摄像头的坐标的,这是因为我们在某些情况下是必较难以获取所在位置的深度。简单的说就是单独的一个摄像头无法在不结合外部信息的情况下直接获取三维信息。在这种情况下可以有一种较为简单的方法,就是固定Z信息,就是对于图像上每一个点所有对应的Z都是固定的并且是已知的。

    在这里插入图片描述
    固定向下的矩阵计算是基于相机标定的一种特殊情况:
    在这里插入图片描述

    下面演示通过九点标定法,获取相机的矩阵:
    1.准备好一张标定板,里面有3X3的圆。

    在这里插入图片描述

    2.对于所有的中心点记录所有的像素坐标和实际坐标
    [-190,70,1],
    [-180,10,1],
    [-180,-70,1],
    [-140,80,1],
    [-140,10,1],
    [-150,-140,1]]

    [[324,331,1],
    [578,296,1],
    [958,331,1],
    [210,115,1],
    [587,133,1],
    [1096,132,1]]
    3.通过求解矩阵方程,获取转化矩阵
    正常求解的话只需要三组点,也可以使用SVD分解法,这个时候需要六个点
    采用SVD分解法求解矩阵方程

    在这里插入图片描述

    res,X=cv2.solve(A, B,flags= cv2.SVD_FULL_UV)

    在这种情况下可以得到一个3X3的转换矩阵,基于这样的一个矩阵,在已知u,v像素坐标
    的情况下可以计算出世界坐标。

    4.3 俯视摄像头标定

    [6]对于上面的情况摄像头需要保持一个固定高度,在一些情况下不是非常方便,还有一种其实类似的情况就是当摄像头只是保持一个角度俯视,而不是固定平行向下,这个时候的标定就涉及到根据现实情况计算Z,这就涉及到了一个单目摄像头测距的问题。

    在这里插入图片描述

    目标:输入一个像素坐标点,然后计算出该像素点实际位置距离摄像头水平距离和垂直距离,即实现了单目摄像头测距
    摄像头固定角度,倾斜照射到地面,先不考虑镜头畸变

    在这里插入图片描述

    需要提前测得的量:
    H:摄像头高度
    Dmin:图像底边距摄像头实际距离
    Dmax:图像顶边距摄像头实际距离
    图像像素高度:480
    图像像素宽度:600
    输入:
    X0:要测量的点的像素X坐标
    Y0:要测量的点的像素Y坐标
    输出:
    X1:该点距摄像头的水平距离
    Y1:该点距摄像头的垂直距离

    在这里插入图片描述

    H2+〖Y1〗2=Z^2

    算出Z以后使用标定好的矩阵直接计算也可以通过像素坐标计算实际坐标。

    4.4 本章小结

    本章分析了摄像头的成像原理,成像原理与小孔成像的原理是一样的。分析出像素坐标,摄像头坐标,世界坐标的转换关系。基于单目摄像头不能获取深度信息,我们通过两种模式:分别是固定向下和俯视向下的现实模型先计算出深度信息,然后通过标定矩阵,构建像素坐标与世界坐标之间的关系。

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  • 单目摄像头标定与测距

    千次阅读 2020-05-17 13:49:50
    单目摄像头标定与测距 一、 标定 首先要对摄像头做标定,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...

    单目摄像头标定与测距

    一、 标定

      首先要对摄像头做标定,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。
    

    1.单目摄像头标定

    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。

    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。

    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。

    2.如何做摄像头的在线标定?
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    二.单目测距原理

    将使用相似三角形来计算相机到一个已知的物体或者目标的距离。 相似三角形就是

    这么一回事:假设有一个宽度为 W 的目标或者物体。然后将这个目标放在距离

    的相机为 D 的位置。用相机对物体进行拍照并且测量物体的像素宽度 P 。这样就得

    出了相机焦距的公式:F = (P x D) / W

    举个例子,假设我在离相机距离 D = 24 英寸的地方放一张标准的 8.5 x 11 英寸 A4 纸

    (横着放;W = 11)并且拍下一张照片。我测量出照片中 A4
    纸的像素宽度为 P = 249 像素。 因此我的焦距 F 是: F = (248px x 24in) / 11in = 543.45

    当我继续将我的相机移动靠近或者离远物体或者目标时,我可以用相似三角形来计算出物体离相机的距离:D’
    = (W x F) / P 从以上的解释中,可以看到,要想得到距离,就要知道摄像头的焦距和目标物体的大小,这两个已知条件根据公式:D’ = (W x F) / P

    得出目标到摄像机的距离D,其中P是指像素距离,W是A4纸的宽度,F是摄像机焦距。

    展开全文
  • 单目测距原理与实现

    万次阅读 多人点赞 2018-10-29 17:44:37
    Opencv3实现单目视觉测距一、写在前面的话二、单目测距原理三、实现代码四、运行结果 一、写在前面的话 刚刚接触Opencv没多久,为了检验自己最近学习的内容,准备做一下单目视觉测距。网上有很多关于单目测距的...

    一、写在前面的话

    刚刚接触Opencv没多久,为了检验自己最近学习的内容,准备做一下单目视觉测距。网上有很多关于单目测距的文章,我这里主要借鉴的是OpenCV学习笔记(二十一)——简单的单目视觉测距尝试单目摄像机测距(python+opencv)两篇文章,在这里特别作出说明。
    工作环境:Ubuntu16.04 + Opencv3.4.0 + Pycharm
    摄像头:本着一切从简的原则(好吧就是穷),选用了一款物美价廉的摄像头PS3专用PlayStation Eye, 只要27.5人民币。(这里贴一下淘宝链接,不是打广告,大家完全可以采用其他的摄像头或者工业相机。)

    二、单目测距原理

    单目相机测距常用或者说实用的方法就是相似三角形法,为了让大家更好地理解程序,这里简单说一下相似三角形法。

    举个栗子,假设现在我们有一张A4纸(8.27in x 11.69in), in代表英寸,1in = 25.4mm。纸张宽度W=11.69in,相机距离纸张的距离D = 32in,此时拍下的照片中A4纸的像素宽度为P=192px(我的相机实际测量得到的值)。
    此时我们可以算出焦距F=(192x30)/11.69。
    当我们将摄像头远离或者靠近A4纸时,就可以用相似三角形得到相机距离物体的距离。
    此时的距离: D’ = (W’ x F ) / P’
    (注意:这里测量的距离是相机到物体的垂直距离,产生夹角,测量的结果就不准确了。)

    三、实现代码

    #!/usr/bin/python3
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # Date: 18-10-29
    
    import numpy as np      # 导入numpy库
    import cv2              # 导入Opencv库
    
    KNOWN_DISTANCE = 32   # 这个距离自己实际测量一下
    
    KNOWN_WIDTH = 11.69     # A4纸的宽度
    KNOWN_HEIGHT = 8.27
    
    IMAGE_PATHS = ["Picture1.jpg", "Picture2.jpg", "Picture3.jpg"]   # 将用到的图片放到了一个列表中
    
    
    # 定义目标函数
    def find_marker(image):
        gray_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 将彩色图转化为灰度图
        gray_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (5, 5), 0)    # 高斯平滑去噪
        edged_img = cv2.Canny(gray_img, 35, 125)     # Canny算子阈值化
        cv2.imshow("降噪效果图", edged_img)          # 显示降噪后的图片
        # 获取纸张的轮廓数据
        img, countours, hierarchy = cv2.findContours(edged_img.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        # print(len(countours))
        c = max(countours, key=cv2.contourArea)    # 获取最大面积对应的点集
        rect = cv2.minAreaRect(c)       # 最小外接矩形
        return rect
    
    
    # 定义距离函数
    def distance_to_camera(knownWidth, focalLength, perWidth):
        return (knownWidth * focalLength) / perWidth
    
    
    # 计算摄像头的焦距(内参)
    def calculate_focalDistance(img_path):
        first_image = cv2.imread(img_path)      # 这里根据准备的第一张图片,计算焦距
        # cv2.imshow('first image', first_image)
        marker = find_marker(first_image)       # 获取矩形的中心点坐标,长度,宽度和旋转角度
        focalLength = (marker[1][0] * KNOWN_DISTANCE) / KNOWN_WIDTH  # 获取摄像头的焦距
        # print(marker[1][0])
        print('焦距(focalLength) = ', focalLength)        # 打印焦距的值
        return focalLength
    
    
    # 计算摄像头到物体的距离
    def calculate_Distance(image_path, focalLength_value):
        image = cv2.imread(image_path)
        # cv2.imshow("原图", image)
        marker = find_marker(image)     # 获取矩形的中心点坐标,长度,宽度和旋转角度, marke[1][0]代表宽度
        distance_inches = distance_to_camera(KNOWN_WIDTH, focalLength_value, marker[1][0])
        box = cv2.boxPoints(marker)
        # print("Box = ", box)
        box = np.int0(box)
        print("Box = ", box)
        cv2.drawContours(image, [box], -1, (0, 255, 0), 2)      # 绘制物体轮廓
        cv2.putText(image, "%.2fcm" % (distance_inches * 2.54), (image.shape[1] - 300, image.shape[0] - 20),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2.0, (0, 255, 0), 3)
        cv2.imshow("单目测距", image)
    
    if __name__ == "__main__":
        img_path = "Picture1.jpg"
        focalLength = calculate_focalDistance(img_path)
    
        for image_path in IMAGE_PATHS:
            calculate_Distance(image_path, focalLength)
            cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()

    四、运行结果

    第一张照片:

    第二张照片:

    第三张照片:

    后面准备做一下双目测距,各位朋友可以在评论区留言,大家相互交流。

    展开全文
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    单目视觉测距 2016-03-05 23:43 1800人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 视觉(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 1、引言 近年来,由于无人机、
  • 基于舵机云台的人型机器人单目视觉测距,彭永强,李祖枢,P&T舵机视觉云台是摄像头可水平和垂直转动的视觉系统,视觉的可旋转性增大了可视范围。通过单目视觉三维重建原理与视觉转动角度的
  • Mobileye采用单目摄像头做ADAS太不精确?用双目摄像头的“中科慧眼”认为双目测距算法才是最精确的 时间 2016-01-05 18:53:01 36氪 原文 http://36kr.com/p/5041919.html 主题 算法 ADAS...
  • 双目摄像头测距算法

    千次阅读 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...
  •  本项目是使用单目摄像头实现距离的测量,首先单目摄像头与kinect等深度摄像头最大 的区别是无法有效获取深度信息,那就首先从这方面入手,尝试通过图像获取摄像头与人的距 离。 在网上看了几天关于摄像头标定...
  • 基于OPENCV的单目测距

    万次阅读 多人点赞 2018-08-23 10:12:57
     最近研究了一下单目测距,关于单目测距原理有各位大神的讲解,这里只写一些自已使用上的记录,使用环境为windows10+opencv3.1+vs2015。  买了一个摄像头(笔记本的定焦摄像头也可以),不知道具体参数,想用它...
  • 单目摄像机测距(python+opencv)

    万次阅读 多人点赞 2018-05-22 11:17:00
    我的论文方向目前是使用单目摄像头实现机器人对人的跟随,首先单目摄像头与kinect等深度摄像头最大的区别是无法有效获取深度信息,那就首先从这方面入手,尝试通过图像获取摄像头与人的距离。 在网上看了几天关于...
  • 单目视觉测距(c语言 or python)

    千次阅读 2020-01-09 14:54:07
    单目视觉测距 原理 这里分享两篇我觉得讲的比较好的博客,这篇文章里的代码所用原理都是最简单的相似三角形法 1 2 代码 python 这部分是转载自上面其中一篇的博客,主要是记录下来方便自己以后查找。 import numpy ...
  • Mobileye采用单目摄像头做ADAS太不精确?用双目摄像头的“中科慧眼”认为双目测距算法才是最精确的 Nicholas • 2016-01-05 18:53 ADAS(Advanced Driving Assistant System),即高级驾驶辅助系统,其...
  • 单目测距

    千次阅读 2019-03-13 15:44:58
     本项目是使用单目摄像头实现距离的测量,首先单目摄像头与kinect等深度摄像头最大 的区别是无法有效获取深度信息,那就首先从这方面入手,尝试通过图像获取摄像头与人的距 离。 在网上看了几天关于摄像头标定和...
  • 要实现双目测距首先要进行摄像头的标定,单目标定主要是为了测定摄像头的内参矩阵和畸变矩阵。这方面有大量的博客和论文可以参考,以下贴一下《opencv计算机视觉编程攻略(第三版)》一书中的标定程序。 好几个月...
  • Python-OpenCV的单目视觉测距

    千次阅读 2020-08-08 11:06:49
        前言:        ...视觉测距作为机器视觉领域内基础技术之一而受到广泛的关注,其在机器人领域内占有重要的地位,广泛应用...而单目视觉结构简单,运算速度快而具有
  • 双目摄像头测距-理论(转载)

    千次阅读 2018-08-14 15:39:45
    目前视觉方案做ADAS既有双目也有单目,两者在距离检测上用了不同的技术路线,产品...目前感知所采用的传感器包含各种形式的雷达、单目摄像头、双目摄像头等,或是由这些传感器进行不同组合形成的感知系统,而这些传...

空空如也

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单目摄像头的测距原理