Opencv双目测距

一、介绍和背景

Opencv是一个跨平台的计算机视觉库，提供了一系列用于计算机视觉的算法、函数、工具和API接口，为开发者提供了方便和高效的计算机视觉应用开发环境。在计算机视觉应用中，测量和定位是常见的需求，其中双目测距是一种基于立体视角的三维重建技术，可以用于测量和定位物体在空间中的位置和大小。

本文将介绍如何使用Opencv实现双目测距，并详细阐述该技术的原理、实现步骤、应用场景和优缺点。

二、双目测距的原理

双目测距原理是基于人眼的立体视觉实现的，即通过左右两个眼睛看到的不同视角的图像，计算出物体在空间中的位置和大小。

在视差(两个视点看到同一点，像素坐标之间的差值)成像的前提下，可以通过对一幅图像中的点与其对应点之间的距离，计算出两个相机之间的距离。基于此计算得到两个相机之间的距离、相机参数、视差图后，我们已经可以对三维物体进行测量和定位。

三、双目测距的步骤

1. 相机标定

在进行双目测距之前，需要先进行相机标定，获得相机的内部参数和外部参数。根据相机标定得到的棋盘格角点坐标以及图像中的像素坐标，通过Opencv提供的函数可以计算出相机的内部参数和外部参数。通过相机标定得到的内参、外参等信息可以在后续步骤中使用。

2. 视差计算

视差计算是整个双目测距的核心，目的是找到同一点在左右两个图像中的像素位置的差值。根据视差的大小和相机的参数可以计算出三维物体的空间坐标。

// OpenCV的SGBM算法实现
cv::Ptr sgbm = cv::StereoSGBM::create(
  0,           // minDisparity
  16 * 5,      // numDisparities
  3,           // SADWindowSize
  600,         // P1
  2400,        // P2
  10,          // disp12MaxDiff
  10,          // preFilterCap 
  100,         // uniquenessRatio
  0,           // speckleWindowSize
  0,           // speckleRange
  cv::StereoSGBM::MODE_SGBM_3WAY
); 
sgbm->compute(left_image, right_image, disparity_map);

  

3. 三维重建

在获得了图像的深度图之后，就可以通过相机参数和像素坐标的变换关系得到三维点云。同样通过Opencv提供的函数可以实现这一步骤。

4. 可视化显示

最后一步需要将三维点云进行可视化显示。使用可视化库如PCL或者OpenGL进行点云的构建和显示。通过对相机参数和图像数据的输入以及三维点云可视化库的接口函数可以实现点云的显示。

四、双目测距的应用场景

双目测距可以广泛应用于机器人、无人机、自动驾驶、三维打印、医疗影像等领域。比如，自动驾驶中可以通过双目相机实现对道路障碍、人行横道、车道等信息的快速测量和定位，为自动驾驶提供基础数据；在三维打印中，通过双目测距技术，可以得到物体的三维坐标数据，进而打印出具有复杂结构或特殊形状的物体。

五、双目测距的优缺点

1. 优点

（1）测量精度高：双目测距可以通过立体视角获取物体的三维坐标数据，且对物体形态和颜色的影响较小，因此具有较高的测量精度。

（2）测量范围广：双目测距可以覆盖远距离到近距离的物体测量，常用于近距离的测量。

（3）环境适应性强：双目测距可以适应不同的光照条件、场景环境和物体颜色等复杂情况。

2. 缺点

（1）硬件设备要求高：双目测距需要使用两个相机同时捕获图像，所需硬件设备成本较高。

（2）算法复杂度高：双目测距需要经过相机标定、视差计算、三维重建等多个复杂阶段的处理，对设备的计算能力和算法效率要求较高。

（3）对环境要求较高：双目测距容易受到遮挡或光照不均等环境因素的影响，会影响测量精度。