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基于OpenCV的双摄像机目标定位和距离测量方法

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简介：
本研究提出了一种利用OpenCV库进行双摄像机目标定位及距离测量的方法，通过立体视觉技术精确计算出空间中物体的位置与距离。 要实现视频中的效果，请按照以下步骤操作： 1. 你需要安装cvblobslib这个OpenCV的扩展库来检测物体并画框。关于如何安装请参考相关文档。 2. 视频中使用的两个摄像头之间的距离是6厘米，你可以根据你的设备型号选择合适的间距以达到最佳效果。 3. 在进行测距前需要对摄像头进行标定：在stdafx.h文件中将#define CALIBRATION 0改为 #define CALIBRATION 1来启动标定功能。完成标定后，在工程目录下的 CalibFile 文件夹可以找到相关的标定信息，如果效果良好，请重新设置为#define CALIBRATION 0以避免重复进行此步骤；同时确保将#define ANALYSIS_MODE 1添加到stdafx.h文件中。 4. 视频使用的是10*7的棋盘格，并且采集了40帧数据来计算摄像头参数。如果需要更改，请在 StereoFunctions.cpp 文件内调整相应设置。 5. 如果遇到无法打开摄像头的问题，可以尝试修改 StereoGrabber.cpp 中代码“cvCaptureFromCAM(index)”里的 index 值以适应你的设备配置。 6. 关于距离计算：通过三次多项式插值法来确定深度值与实际距离之间的关系。你需要找到适合自己的参数k1到k4的数值，可以使用Excel等工具进行插值操作。 7. 调整控制窗口中的滑块可以帮助你获得更佳的视差图效果。 8. 在“distance”文件夹中包含了一些用于计算距离信息的MATLAB代码供参考和学习之用。 9. 如果希望了解基础理论，可以查阅相关文档获取更多信息。

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  • 基于OpenCV的双摄像机目标定位和距离测量方法
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    本研究提出了一种利用OpenCV库进行双摄像机目标定位及距离测量的方法，通过立体视觉技术精确计算出空间中物体的位置与距离。 要实现视频中的效果，请按照以下步骤操作： 1. 你需要安装cvblobslib这个OpenCV的扩展库来检测物体并画框。关于如何安装请参考相关文档。 2. 视频中使用的两个摄像头之间的距离是6厘米，你可以根据你的设备型号选择合适的间距以达到最佳效果。 3. 在进行测距前需要对摄像头进行标定：在stdafx.h文件中将#define CALIBRATION 0改为 #define CALIBRATION 1来启动标定功能。完成标定后，在工程目录下的 CalibFile 文件夹可以找到相关的标定信息，如果效果良好，请重新设置为#define CALIBRATION 0以避免重复进行此步骤；同时确保将#define ANALYSIS_MODE 1添加到stdafx.h文件中。 4. 视频使用的是10*7的棋盘格，并且采集了40帧数据来计算摄像头参数。如果需要更改，请在 StereoFunctions.cpp 文件内调整相应设置。 5. 如果遇到无法打开摄像头的问题，可以尝试修改 StereoGrabber.cpp 中代码“cvCaptureFromCAM(index)”里的 index 值以适应你的设备配置。 6. 关于距离计算：通过三次多项式插值法来确定深度值与实际距离之间的关系。你需要找到适合自己的参数k1到k4的数值，可以使用Excel等工具进行插值操作。 7. 调整控制窗口中的滑块可以帮助你获得更佳的视差图效果。 8. 在“distance”文件夹中包含了一些用于计算距离信息的MATLAB代码供参考和学习之用。 9. 如果希望了解基础理论，可以查阅相关文档获取更多信息。
     
  • 双目标双目测距标定的MATLAB代码：用于双目摄像机标定
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    本段MATLAB代码实现针对双目视觉系统的精确测量，涵盖内外参数校准技术，适用于开发高精度的双目标双目测距应用。 这是一款用于双目测距的摄像头程序，包含标定用图及标定数据，并使用Matlab中的标定工具箱进行相机标定。 该程序提供了两种不同的像素代码以及相应的标定图片与结果展示。 运行步骤如下： 1. 当需要使用摄像头拍照时，请通过Python脚本`cap.py`来操作。 2. 在完成拍摄后，利用MATLAB工具箱对相机进行标定，并将得到的数据（类似文件Calib_Results_stereo_data.txt中的描述）手动填写至`camera_config.py`内。 3. 程序中包含两种不同的匹配算法：BM算法和SGBM算法。其中，BM算法速度快但精度较低；而SGBM算法则以较高的精确度为代价换取更慢的处理速度，默认情况下程序使用的是SGBM算法。
     
  • 双目测距与OpenCV应用（含源码）_双目摄像头测距_双目测距算法_OpenCV摄像头编程
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    本项目深入探讨并实现了基于双目视觉技术的距离测量方法，结合OpenCV库进行高效编程实践。提供完整源代码供学习参考。 使用双目摄像头并基于OpenCV的测距程序可以实现较为精确的距离测量功能。该程序通过分析双目摄像头捕捉到的图像数据，并利用立体视觉技术计算出目标物体与相机之间的距离信息。这种技术在机器人导航、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。
     
  • 基于OpenCV的双目相机标定与测距技术
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    本项目探讨了利用OpenCV库进行双目相机的精确标定方法，并研究其实现立体视觉测距的技术原理和应用实践。 基于OpenCV的双目标定和测距代码，使用C++编写，并配有cmake工程文件。项目包含readme文档以供参考。已在Mac系统下通过clang编译测试成功。
     
  • 相机模型、标定以及基于Yolov5的单目距离测量方法
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    本研究探讨了相机模型与标定技术，并结合YOLOv5算法实现单目视觉下的精确距离测量，为机器人导航和自动驾驶提供技术支持。 ### 前言 在摄像头成像过程中，物体反射的光线通过镜头聚焦到成像设备上形成图像。这是一个从三维空间转换为二维平面的过程，在此期间会丢失深度信息，因此单目摄像头难以直接测量距离。然而，我们可以通过假设物体位于地面上来简化测距问题。 ### 相机模型及单目测距原理 相机可以视为一个凸透镜成像系统。在这一模型中，XcYcZc代表相机坐标系，原点O为光心（即镜头中心）。x-o1-y表示图像坐标系。 图示中包含一辆车，并假设这辆车的接触地面位置Q位于地面上。因此可以计算出该点的深度值。具体求解过程这里不再列出公式，而是直接引用图片中的说明。 在单目测距过程中，实际物体上的Q点会在成像后的图像上对应到Q点，其沿y轴的距离为o1p’（单位：像素）。将这个距离除以焦距fy后取arctan可以得到角度b。根据图示步骤可进一步求得深度OD。 值得注意的是，在依据上述方法计算物体与相机之间的实际距离时，如果不能准确测量出相机高度H和光轴相对于水平面的夹角a，则会影响测距精度。
     
  • 基于OpenCV 2.4.9的双目标定与测距程序v2：利用两个摄像头实现双目标定及深度计算
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    本项目采用OpenCV 2.4.9开发，通过双目视觉技术进行相机标定和深度信息提取。该程序适用于需要立体视觉测量的应用场景。 使用两个摄像头实现双目标定、双目测距以及双目求深度等功能的程序版本2（基于OpenCV 2.4.9，无需额外扩展库）。
     
  • 基于MATLAB标定的双目测距及OpenCV实现_DistanceMeasurement.zip
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    本项目提供一个基于MATLAB进行相机标定和使用OpenCV实现双目测距的解决方案。通过精确标定获取内外参数，进而计算空间中物体的距离，并以代码形式展示整个流程。 双目测距技术通过使用两个相机从不同角度拍摄同一场景，并根据图像差异计算物体距离的技术，在机器人视觉、自动驾驶汽车及三维重建等领域得到广泛应用。 MATLAB是一种高效的数值计算环境，尤其适用于算法开发、数据可视化以及计算机视觉领域中的任务如图像处理。在双目测距的应用中，MATLAB用于确定相机的内部参数（焦距和主点坐标等）与外部参数（位置和方向）。Camera Calibration是这一过程的关键步骤，在MATLAB内通过Computer Vision Toolbox完成。 该工具箱支持标定板图案检测及相机参数求解。拍摄一系列已知模式的标定板，可使用内置函数计算出内部和外部参数，用于纠正镜头畸变，并为后续图像匹配点与生成三维数据提供基础。 一旦获得这些参数后，OpenCV被用来实现双目测距中的关键步骤，包括预处理、特征提取及视差图生成。利用stereoRectify, computeDisparity 和 triangulatePoints等函数和算法来完成任务。 双目测距基于几何关系计算物体深度信息，通过测量相同目标在两个相机图像平面上的水平坐标差异（即视差）并结合基线距离进行计算。该过程依赖于准确的标定参数以保证精度。 实际应用中需考虑诸如环境光线、纹理特性及实时性要求等因素的影响，设计一个可靠的双目测距系统需要综合解决这些问题来提高性能。 除了MATLAB和OpenCV外，还可以采用深度学习特征提取匹配以及多视图几何与SLAM技术进行场景建模等方法。这些策略在不同应用场景中可能更有效。 综上所述，开发高效的双目测距系统涉及多个学科的知识，并且随着科技的进步，在精度、速度及易用性方面取得了显著进展。
     
  • 基于OpenCV的双目测距方法（含代码和文章）
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    本项目介绍了一种利用OpenCV进行双目视觉测距的方法，并提供了详细的代码与相关文档。适合对计算机视觉感兴趣的开发者学习研究。 文章《3-D Point Cloud Generation from Rigid and Flexible Stereo Vision Systems》详细介绍了双目视觉的基本原理，并阐述了如何利用两个普通的网络摄像头实现这一技术。此外，文中还讲解了如何通过这两个摄像头来计算物体的深度信息。附带的代码仅供学习参考。
     
  • 基于MFC和OpenCV的摄像机标定程序
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    本项目开发了一款基于Microsoft Foundation Classes (MFC) 和 OpenCV 的摄像机标定软件。该程序提供用户友好的界面进行相机参数调整与优化，确保图像处理及计算机视觉应用中的精确度与可靠性。 本段落将深入探讨如何使用MFC（Microsoft Foundation Classes）和OpenCV库来开发一个摄像机标定程序。摄像机标定是计算机视觉领域的重要步骤之一，旨在确定相机的几何特性，如内参、外参以及畸变系数等参数，以便校正图像并进行精确的三维重建。 首先我们了解一下MFC。MFC是一套C++类库，由微软提供，用于简化Windows应用程序开发过程。它提供了许多面向对象接口（例如窗口、控件、文档和视图），使得开发者能够高效地构建用户界面和处理底层系统交互。 OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，包含了许多图像处理与计算机视觉算法。在摄像机标定过程中，OpenCV提供了一系列标准函数和工具，如`calibrateCamera()`用于计算相机参数等。 以下是进行摄像机标定的主要步骤： 1. **准备标定板**：一个带有已知几何结构的棋盘格或圆点阵列将被用作参照物以供相机捕获。 2. **图像采集**：通过MFC控制相机，捕捉不同角度和位置下的多个标定板图像。程序应该能够方便地打开、关闭摄像头并截取所需图片。 3. **图像处理**：使用OpenCV的`findChessboardCorners()`或`findCirclesGrid()`函数检测标定板上的角点坐标信息。 4. **角点精炼**：利用`cornerSubPix()`进一步提升所识别到的每个角落的位置精度。 5. **标定计算**：调用`calibrateCamera()`，输入所有图像中找到的角点以及棋盘格的实际尺寸来估算相机的各种参数（如内参矩阵、外参矩阵及畸变系数）。 6. **结果展示**：将得出的所有相关数据在MFC编辑框里显示出来。这些信息包括焦距和光学中心等内部特性，描述了摄像机相对于标定板位置方向的外部参数以及反映镜头失真的各项畸变值。 7. **校正应用**：利用得到的数据通过`undistort()`函数去除图像中的各种变形效果以获得更接近现实世界的影像资料。 8. **保存与应用**：将计算结果存储起来，以便在其他程序中重复使用这些参数或者直接应用于实时视频流进行持续标定。 以上步骤可以帮助我们构建一个基于MFC和OpenCV的摄像机标定系统。该系统不仅能够方便地获取并处理图像数据，还能准确评估相机的各项几何特性。这对于自动驾驶、机器人导航以及工业检测等领域具有重要意义，在实际应用中理解与正确实现这些步骤对于提升计算机视觉系统的性能至关重要。
     
  • 基于MFC和OpenCV的摄像机标定程序
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    本程序利用MFC与OpenCV结合开发，实现便捷高效的摄像机参数自动标定功能，适用于视觉检测、机器人导航等领域的校准需求。 MFC+OPENCV摄像机标定程序基于Microsoft Foundation Classes (MFC)框架和OpenCV库实现，旨在进行摄像机校准。这一过程是计算机视觉领域的重要环节，涉及计算摄像机的内在参数（如焦距、主点坐标）与外在参数（旋转和平移矩阵），以准确理解图像中的三维世界与二维图像之间的关系。 该程序允许用户控制摄像机的开启和关闭，并能捕获特定标定图案的图像。常用的标定对象包括棋盘格或圆点阵列，因为它们提供良好的几何特性，有助于计算镜头畸变系数、主点坐标及焦距等信息。处理后的结果会显示在编辑框中，包含摄像机内外参数和畸变参数。 以下是详细的摄像机校准步骤： 1. **标定对象选择**：使用棋盘格或圆点阵列作为参考。 2. **图像采集**：通过不同角度和位置捕捉标定图案的多个视角。 3. **特征检测**：在每个图像中自动识别关键几何信息，如角点或圆心。 4. **匹配与校正**：根据多张图中的对应关系解决透视变形问题，并进行图像畸变矫正。 5. **计算内参和外参**：使用优化算法来解算摄像机的内在参数（焦距、主点坐标及畸变系数）以及外在参数（旋转和平移矩阵）。 6. **结果展示**：通过MFC框架中的编辑框显示上述所有信息，方便用户查看和分析。 OpenCV库提供了完整的工具包以支持这些步骤。同时，MFC框架帮助创建直观的图形界面，使操作摄像机及观察标定效果变得简单快捷。程序为用户提供了一种简便的方法来执行摄像机校准任务，在如自动驾驶、机器人导航等计算机视觉应用中至关重要。