Advertisement

双目相机视觉系统设计涉及相机标定和立体视觉技术。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
通过采集左右相机获取的一系列图像,包括目标物体和标定板,我们完成了相机的内外参数标定。随后,借助立体视觉原理,计算了目标相对于左右相机的**三维空间坐标和距离信息**。圆点靶标在应用上存在一定的局限性,但同时也具备独特的优势。其优点在于,在针对投影仪和相机等设备进行标定时,它能够提供特征点中心的投影仪投射光线的信息,例如在相移法中。然而,由于我们的棋盘格采用角点作为特征点,因此很难获得这些特征点中心的光信息。这正是圆点靶标相对于棋盘格的优势所在。例如,华中科技大学发表的一篇关于相机和投影仪标定的研究论文《Accurate calibration method for a structured light system》指出,目前圆点标定板在三维扫描仪中的应用更为普遍。另一方面,圆点靶标的位姿若与相机光轴不垂直,则其特征点的中心拍摄图像的特征点的中心(或者说是重心)无论使用Steger方法提取光点中心还是利用OpenCV原生的blob方法获取斑点中心,其效果理论上都可能不可靠,或精度较低。在实际的图像采集过程中,我们难以保证圆点靶标的位姿始终与相机光轴垂直。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 的开发与()
    优质
    本研究聚焦于双目相机视觉系统的设计与精确标定技术,以提升立体视觉应用中的深度感知能力和图像匹配精度。 输入左右相机采集的一系列图像(包括目标和标定板),实现相机内外参数的标定,并利用立体视觉原理计算目标相对于左右相机的空间三维坐标以及空间距离。 圆点靶标相较于棋盘格靶标,具有一定的局限性但也有其独特的优势。优点在于,在投影仪与相机等设备进行校准时,需要获取特征点中心处投射光的信息(如相移法)。然而,由于棋盘格的角点特性,难以获得这些信息。圆点靶标的这一优势在华中科技大学关于相机和投影仪标定的文章《Accurate calibration method for a structured light system》中有详细阐述,并且目前圆点标定板更多地应用于三维扫描设备。 同时,其缺点也很明显:当圆形标记与相机光轴不垂直时,在提取特征中心(无论是使用Steger方法还是OpenCV的blob检测)会遇到精度问题。实际拍摄过程中很难保证靶标的摆放角度完全符合这一条件。
  • Tsai.rar_Matlab __matlab _测量
    优质
    本项目为MATLAB环境下针对机器视觉与相机标定技术的应用研究,内容涵盖相机参数校准及视觉测量方法,适用于工业检测和自动化领域。 在相机标定过程中,Tsai标定方法非常重要,希望对从事机器视觉和视觉测量研究的人员有所帮助。
  • 的测距
    优质
    简介:双目立体视觉通过模拟人类双眼观察方式,利用两组摄像头获取不同视角图像,计算出物体深度信息,实现高精度测距。该技术广泛应用于机器人导航、自动驾驶及虚拟现实等领域。 基于人眼视差的原理,采用两台性能相同的相机从不同角度对同一物体进行拍摄,并根据获取的不同图像的视差计算出物体的实际距离,从而实现双目立体视觉测距。本段落详细介绍了双目视觉测距系统的各个步骤,在相关理论研究的基础上,使用MATLAB软件对该系统进行了改进和优化。
  • CalibrateCamera-master.rar_C#__C_工具
    优质
    这是一个基于C#语言开发的相机标定程序包(CalibrateCamera-master),适用于机器视觉领域中的相机校准工作,包含详细的视觉标定功能和实用工具。 机器视觉, 使用C#进行相机内参数标定的代码、界面和图像都已准备好。
  • 与校正
    优质
    本研究探讨了基于双目视觉系统的立体标定及图像校正技术,旨在提高三维场景重建和测量精度。通过优化算法实现高效准确的深度信息获取。 使用VS2013和OpenCV3.0对左右两幅相机获取的棋盘格标定图像进行立体标定和校正,为后续的立体匹配与三维重建奠定基础。
  • 左右拍摄图像.zip
    优质
    本资源提供了一种用于校准双目视觉系统中左右摄像头的技术方法和步骤,适用于需要精确获取深度信息的应用场景。 该文件包含双目视觉标定所需的数据图片,分为左相机图片和右相机图片。
  • 优质
    《双目的立体视觉》探索了人类双眼如何协同工作以感知深度和距离,解释了立体视觉在导航、识别物体及其运动中的重要性。 ### 双目立体视觉关键技术与应用 #### 一、双目立体视觉概述 双目立体视觉作为机器视觉的重要分支,其研究重点在于通过模仿人类双眼的观察方式来获取物体的三维信息。它主要依赖于视差原理,即通过分析两个不同视角下的图像差异来推断物体的空间位置和形状。双目立体视觉不仅可以应用于工业自动化领域,还广泛应用于机器人导航、自动驾驶、三维建模等多个方面。 #### 二、双目立体视觉原理详解 ##### 2.1 基本原理 双目立体视觉的核心原理是利用两个摄像头从不同的位置拍摄同一场景,从而形成两幅具有视差的图像。通过计算这两幅图像之间的视差,可以推算出物体的实际三维坐标。具体来说,当两个摄像头分别位于不同的位置时,它们各自捕捉到的图像会有所差异,这种差异被称为视差。通过数学模型,可以将视差转换为空间坐标信息,从而实现三维重构。 ##### 2.2 数学模型 如前所述,双目立体视觉的数学模型基于三角几何关系。在典型的双目立体视觉系统中,两个摄像头通常被设置为平行对齐,并且它们之间的距离(基线距离b)是已知的。假设空间中某一点P在左摄像头图像上的坐标为(u_1, v_1),在右摄像头图像上的坐标为(u_2, v_2) ,并且假设v_1 = v_2 (即垂直坐标相同),则根据三角几何关系可以推导出点P在三维空间中的坐标(x_c, y_c, z_c)。 \[ x_c = \frac{b \cdot f \cdot (u_1 - u_2)}{z_c} \] \[ y_c = f \cdot (v_1 - v_2) \] \[ z_c = b \cdot f (u_1 - u_2) \] 其中,f表示摄像头的焦距,b表示两个摄像头之间的基线距离,而(u_1 - u_2)即为视差。 #### 三、系统结构及精度分析 ##### 3.1 系统结构 双目立体视觉系统的结构通常包括两个主要部分:摄像头和图像处理单元。摄像头用于捕捉图像,而图像处理单元负责图像的处理和三维信息的提取。根据应用场景的不同,双目立体视觉系统的结构也会有所不同。例如,在需要高精度和大测量范围的情况下,可能会采用基于双摄像头的结构;而在对体积和重量有限制的环境中,则可能选择单摄像头结合特定光学器件的方式。 ##### 3.2 测量精度分析 双目立体视觉系统的测量精度受多种因素的影响,包括摄像头的焦距、基线距离、视差精度以及被测物体与摄像头之间的距离等。理论上,增加焦距和基线距离可以提高测量精度。然而,在实际应用中还需要考虑到视差检测的精度限制。在HALCON软件中,视差检测的精度通常可以达到15到110个像素级别,这意味着如果一个像素代表7.4微米,则视差精度可以达到1微米左右。此外,被测物体与摄像头之间的距离也是一个重要因素,因为随着距离的增加,测量误差也会相应增加。 #### 四、HALCON在双目立体视觉中的应用 HALCON是一款功能强大的机器视觉软件,提供了丰富的工具库,支持多种编程语言。在双目立体视觉领域中,HALCON不仅提供高效的图像处理算法,还支持高级功能如Blob分析、模式识别和三维摄像机定标等。利用HALCON可以轻松实现双目立体视觉系统的构建与优化,并提高整体性能和稳定性。 #### 结论 作为一种重要的机器视觉技术,双目立体视觉已经在多个领域展现了巨大的应用潜力。通过对双目立体视觉原理、系统结构以及测量精度的深入理解,可以更好地设计和实现高效的双目立体视觉系统。随着技术的进步和发展,未来双目立体视觉将会在更多领域发挥重要作用。
  • 优质
    《双目的立体视觉》探讨了人类双眼如何协同工作以感知深度和距离,解释了立体视觉的基本原理及其在日常生活中的重要性。 双目立体视觉是一种基于计算机视觉技术的三维重构方法,在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实及无人机避障等领域有着广泛应用。通过获取同一场景的不同视角图像,并利用视差计算物体深度信息,实现三维重建。 1. **基本原理** 双目立体视觉的核心在于三角测量法:两个相机从不同位置拍摄同一个场景时,可以通过比较两幅图中对应点的位置差异来确定目标物的深度。这一过程包括特征匹配、视差计算和生成深度图等步骤。 2. **特征匹配** 特征匹配是双目立体视觉的第一步,涉及关键点检测(如SIFT或SURF算法)及描述符匹配技术,在两幅图像中找到对应的特征点。 3. **视差计算** 在获取了相应的特征点后,通过比较左右图中的位移来生成视差图。常用的视差计算方法包括Block Matching和半全局匹配(SGM)等。 4. **深度图生成** 视差信息结合相机参数可以转换成每个像素的深度值,并形成深度图像。这一步骤是三维重建的基础,进一步可将这些数据转为点云模型。 5. **开源项目与技术应用** 在实际开发中,开发者常使用如OpenCV等库处理图像并利用DirectX进行高效渲染和计算,以构建实时或接近实时的双目立体视觉系统。 6. **三维重建** 通过逆投影或其他方法将深度图中的像素转换为三维坐标点,并生成连续的三维模型。 7. **挑战与优化** 要使这项技术更加实用化,需解决诸如遮挡、光照变化和纹理稀疏等实际问题。同时还要在计算效率和精度之间找到平衡,以提高系统的鲁棒性和实时性。 双目立体视觉是一项涉及图像处理、几何光学及机器学习等多个领域的复杂而重要的技术,在不断的研究与实践中逐步优化其应用效果。
  • 关于的介绍
    优质
    双目立体视觉技术模仿人类双眼观察方式,通过两个或多个相机获取场景的不同视角图像,利用视差原理计算深度信息,广泛应用于机器人导航、自动驾驶及三维重建等领域。 双目立体视觉技术简介 1. 什么是视觉:视觉是人类感知外界环境的重要方式之一,通过眼睛捕捉光线并将其转化为大脑可以理解的信息。 2. 计算机双目立体视觉的定义:计算机双目立体视觉是一种模拟人眼工作原理的技术,利用两台摄像机模仿人的双眼来获取深度信息和三维空间结构。这种技术能够使机器具备类似人类的感知能力,从而更好地理解和处理复杂的场景与物体关系。 3. 双目立体视觉系统介绍:该系统由至少两个具有不同视角位置的摄像头组成,并通过特定算法对拍摄到的画面进行匹配、计算等操作以获得目标物的距离信息。在实际应用中,双目相机被广泛应用于机器人导航、自动驾驶汽车定位以及工业检测等领域。 4. 博安盈平行光轴结构设计:为了提高测量精度和减少误差,在某些应用场景下会采用平行光轴的系统架构来构建双目立体视觉平台。这样的布局能够确保两个镜头间的相对位置保持恒定,进而使得图像配准过程更加准确可靠。 5. 智能视频分析技术的应用:随着深度学习等人工智能方法的发展,基于深度神经网络模型的智能视频分析成为新的研究热点。在双目立体视觉领域中,通过引入这些先进的算法可以进一步提升目标检测、跟踪及分类等方面的性能表现。
  • 毕业,关键词:匹配、,基于OpenCV-Python实现.zip
    优质
    本毕业设计项目聚焦于双目视觉技术的应用研究,采用Python与OpenCV库进行开发。主要内容包括相机参数标定及立体匹配算法的实现,旨在构建准确高效的三维空间感知系统。 此项目适合用于学习与练习、毕业设计、课程作业及各类竞赛准备。它具有较高的参考价值,并可直接进行修改复现以实现其他功能。您可以放心下载并借鉴该项目,相信您会从中获益良多。 博主专注于嵌入式领域、人工智能和软件开发。如在使用过程中有任何问题,请随时与博主联系交流。 请注意: 1. 本资源仅供开源学习和技术交流之用,禁止商用等行为,由此产生的任何后果由使用者自行承担。 2. 部分字体及插图可能来自网络,如有侵权请联系删除处理。