基于计算机视觉的单目测距原理与实现

简介：
本研究探讨了利用计算机视觉技术进行单目测距的方法和算法，包括深度学习模型的应用以及图像特征提取技术，旨在提高物体距离估算精度。 单目视觉测距是一种利用单个摄像头获取的图像数据来估计物体或场景深度的技术。其原理主要基于几何学中的三角测量法，通过分析像素点在不同位置下的视差变化，计算出目标与相机之间的距离。 具体来说，在进行单目视觉测距时，首先需要确定摄像机内外参数，包括焦距、光学中心坐标等信息；然后从图像中提取特征点或线段，并跟踪这些特征随时间的变化。通过比较同一物体在连续帧中的位置差异（即视差），结合已知的相机参数和几何关系，可以反推出该物体重现到摄像机的距离。 此外还有多种数学模型用于描述这种测距过程，比如直接线性变换(DLT)算法、极线约束条件等方法。这些工具可以帮助提高测量精度并简化计算流程，在机器人导航、自动驾驶等领域有着广泛应用前景。