一、相机成像原理
相机将光通过透镜折射成像在成像面上，由此可以用成像方程描述。
1/f=1/O+1/I （其中f为透镜焦距，O为物距，I为像距）
对于光圈孔径大小的调整，可以通过光圈的开放大小和快门速度的组合方式调整，从而改变图像亮度。
二、图像中的距离测量
图像中的距离测量有多种方法，例如模板匹配、光流法、三角测距以及基于深度学习的方法等。
单目视觉测距原理是基于三角测距方法的，即根据相机成像的几何关系求解出物体在物理坐标系中的位置，进而获取物体的距离。
三、单目视觉测距原理
单目视觉成像原理中，图像是由三维空间中的物体经过投影变换得来的。相机可以捕捉到物体的二维图像，因此需要通过对二维图像进行处理，来确定物体在三维空间中的位置。
三角测量方法是利用相机成像原理，通过测量物体在图片中的实际长度、其在像素中的长度，以及相机内外部参数等条件计算出物体距离相机的距离。
四、代码示例
import cv2 import numpy as np # 设定计算摄像机内外参所需的标定板参数 objp = np.zeros((6 * 8, 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:8, 0:6].T.reshape(-1, 2) criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) # 检测角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (8, 6), None) # 标定摄像机 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) # 计算摄像机内外参数 h, w = img.shape[:2] newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w, h), 1, (w, h)) mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap( mtx, dist, None, newcameramtx, (w, h), 5) # 显示结果 dst = cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR) x, y, w, h = roi dst = dst[y:y + h, x:x + w]
五、总结
单目视觉测距是一种通过相机成像原理来确定物体在三维空间中的位置，从而获得物体距离的方法。通过对相机成像原理的理解和对视觉图像的处理，可以实现单目视觉测距并应用到各种领域中。
