双目立体相机的基线如何求？

最新推荐文章于 2025-07-05 14:28:51 发布
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#双目立体相机的基线

这是来自「3D视觉工坊」知识星球的内容，一位小伙伴提出的问题被博主认为很好并进行分享，涉及双目立体相机的基线相关内容。

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以下为「3D视觉工坊」知识星球中，一位小伙伴问我的一个问题，个人觉得这个问题非常好，分享如下：

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1.5 点云数据获取方式——双目立体相机
qq625924821的博客
04-29 501
同时，智能化程度不断提升，部分相机内置 AI 芯片，集成 “People Detection” 等算法，可实时识别人体和物体，如 SICK 推出的 Visionary - B Two 户外双目相机，在工程机械和农业机械领域实现了精准的人员识别和避障功能。1878 年伊士曼・柯达发明胶卷后，立体摄影相机开始使用胶卷拍摄，这些早期相机通过两个平行镜头同时拍摄，获取具有视差的两幅图像，实现简单的三维场景记录，但受限于光学材料与成像技术，图像质量和深度测量精度较低。其中，B 为相机基线距离，f为镜头焦距。
相机--双目立体相机
m0_60274660的博客
05-30 819
需两个摄像头+严格标定，基线（Baseline）越大精度越高，但体积也越大。通过视差计算（三角测量）得到精确的深度图，无需运动或深度学习辅助。双目相机也叫立体相机--2，获取图像深度信息；
matlab双目标定中基线物理长度获取
weixin_38582851的博客
11-02 1304
在MATLAB进行双目摄像机标定时，通常会获得相机的内参，其中包括像素单位的焦距（focal length）以及物理单位的基线长度（baseline）。有时候，您可能只能获取像素单位的焦距和棋盘格格子的物理宽度，但您希望获得基线的物理长度。本文将解释如何通过已知的信息来获取基线的物理长度。其中，B 表示基线的物理长度，d 表示棋盘格格子的物理宽度，f 表示焦距，a,b表示两个点的图像横坐标与主点的像素差。使用三角测量：根据视差、像素单位的焦距和棋盘格格子的物理宽度，使用三角测量原理来计算基线的物理长度。
双目相机基本概念
weixin_43796012的博客
07-23 7628
这部分内容之前看了几份材料后还是感觉有点绕，后来看了 Epipolar Geometry and Stereo Vision这份PDF后才逐渐搞清楚了一些概念；所以写篇博客来梳理下双目视觉的一些概念，包括极线约束、旋转矩阵和平移向量、本征矩阵、基础矩阵等 旋转矩阵和平移向量 双目视觉中有两个摄像机，双目相机标定时不仅需要完成两个单目摄像机的所有标定任务（内参矩阵、畸变系数、外参矩阵），还需要计算与左右两个相机的坐标系变换相关的参数，这个变换同样也是一种刚体变换；所以标定的同样是左右相机坐标系之间变换的旋转矩
python双目RGB相机标定+目标测距
最新发布
jhdhhhh的博客
07-05 1226
相机标定、目标测距、深度学习立体匹配、单一纹理、重复纹理、遮挡
视觉学习笔记Week4 微型工业相机的焦距和基线确定
weixin_44502784的博客
05-21 1360
第四周 微型工业相机的焦距和基线确定 型号\参数 CMOS 像素（万） 快门类型 1080P下帧率 JHUM600s 1/1.8 600 卷帘 105 JHUM600Bs 1/1.8 600 卷帘
机器视觉基础—双目相机
xiaoxu的博客
11-03 7057
我们多视几何的基础就在于是需要不同的相机拍摄的同一个物体的视场是由重合的区域的。双目相机是模拟人观看世界的方式，来对深度的距离进行估算。人之所以能够感受到立体视觉，是因为人的左右眼之间有6到7cm的间隔，左眼与右眼看到的影像会有细微的差别，所以我们很容易判断物体的远近以及多个物体的前后关系。双目立体视觉的基本原理与人眼观察世界的方式类似，双目立体视觉获取图像是通过不同位置的两台摄像机或者一台摄像机经过平移或旋转拍摄同一幅场景，双目立体视觉的测量原理实际上是和人眼类似的。
【相机标定系列】双目相机标定要求，基础知识，相机参数
Hali_Botebie的博客
04-15 2987
https://www.cnblogs.com/sonicmlj/p/8067494.html 在双目视觉中，我们对相机进行标定和校正，最终目的是使得两个相机的光轴完全平行，这样才能够继续后续的深度计算，三维重建。这样的校正在OPencv中采用的是Bouguet的极线校正的算法。 校正前的左右相机的光心并不是平行的，两个光心的连线就叫基线(主镜头中心的连线)，像平面与基线的交点就是极点，像点与极点...
双目视觉基线水平矫正公式
11-22
双目视觉基线水平矫正公式 matlab代码 输入两摄像机的外餐可以得到两个原始图像的矫正参数，校正后图像基线在同一条水平线上
基于Python+OpenCV 双目立体视觉的图像匹配与测距+源代码+文档说明
11-07
双目立体视觉是计算机视觉范畴的核心之一，它利用双目相机来获得目标物体的图像，经过物体图像处理之后得到目标物体所在场景环境的三维信息，最终实现非接触条件下测距，简单便捷。本次毕业设计主要内容为研究 基于...
张正友双目立体标定
09-25
双目立体标定的核心目标是获取摄像头的内参矩阵、外参矩阵以及两摄像头之间的基线参数。内参矩阵包含了摄像头的焦距、主点坐标等信息，外参矩阵描述了摄像头相对于世界坐标系的位置和姿态。基线参数则是指两个摄像头...
双目相机视觉系统设计 (相机标定、立体视觉)
05-29
输入左右相机采集的一系列图像（包括目标和标定板），实现相机内外参数标定。并利用立体视觉原理计算目标相对左右相机的**空间三维坐标以及空间距离**。 圆点靶标相对于棋盘格靶标来说，具有一定的局限性，同时又有其独特的优势。 优点：在针对一些诸如投影仪和相机的标定过程中，需要知道特征点中心的投影仪投射的光的信息（如相移法）。但是我们的棋盘格由于是特征点是角点，所以不容易获得特征点中心的光信息。这是圆点靶标相对于棋盘格的一个优势。如华中科技大学的一篇关于相机和投影仪的标定文章《Accurate calibration method for a structured light system》，目前圆点标定板在三维扫描仪中应用更加广泛。 缺点：缺点也十分明显，圆点靶标摆放的位姿在与相机光轴不垂直的情况下，特征点的中心拍摄图像的特征点的中心（或者说是重心）这个时候不论用Steger方法提取光点中心，还是用OpenCV原生的blob方法获取斑点中心，效果理论上来说应该都不是可靠的，或者说精度较高的。在实际的拍摄过程中，我们不可能保证圆点靶标的位姿与相机光轴垂直。
【立体匹配】传统/深度双目立体匹配方法总结
ydd的博客，记录生活
01-30 6213
双目立体匹配一般分为代价计算，代价聚合，计算视差，后处理等步骤。立体校正的Bouguet算法旨在使两幅图像中每幅图像的重投影变化最小化的同时最大化双目视图的公共视野。相机拍摄的一个特定物体（世界坐标系），其相对于相机坐标系统的姿态可用 旋转 和 平移 进行描述。平移向量是以物体中心为原点的坐标系到以相机中心为原点的坐标系的偏移量，因此，相应的平移向量为。cv::InputArrat R 此矩阵是补偿相机相对于相机所处的全局坐标系的旋转。其中（2）(3）为摄像机内参数，其中k3普通镜头不使用，鱼眼镜头要使用。
双目相机深度的误差分析（基线长度和相机焦距的选择）
ergevv的博客
05-31 1848
探讨双目视觉系统中影响深度计算精度的关键因素，主要包括基线长度、相机焦距（像素单位）、视差匹配精度和物体距离。
双目视觉不同基线长度测量精度比对实验
hunter206的博客
10-30 5072
增大基线，提高精度
基线是什么意思_旁轴相机与单反相机有什么不同？为什么会有人偏爱旁轴？
weixin_39945789的博客
12-03 1483
▲海王扮演者杰森·莫玛与他的徕卡相机如果说单反是“整个世界我只看得到你”，那么旁轴便是“辽阔天地间我发现了你”。今天我们就来谈谈旁轴相机与单反相机有什么区别。1. 取景与拍照光路单反相机：取景时光线从镜头前方进入，经过位于镜头后方倾斜的反光镜反射，通过磨砂对焦屏和聚光透镜后，到达机身顶部的五棱镜；经过五棱镜内的两或三次光路变化，通过取景器透镜组后，显示画面才能被人眼看到；拍摄的瞬间，反光镜抬起，镜...
一起做双目测距-USB_CAMERA检测人脸距离系列(1)--OpenCV打开双目摄像头
weixin_37857892的博客
05-10 1235
引子 说到双目测距这个东西，既然没有深度图，那就是要从两幅图的几何关系去求解这个深度，毕竟多了一只眼睛，总得有点用处吧？ （废话） 那到底怎么样去算啊？ 别急，我们先看图 O1O_{1}O1​和O2O_{2}O2​呢就是双目的光心了，I1I_{1}I1​和I2I_{2}I2​呢是相机的归一化平面 等会，什么是相机的归一化平面？ 归一化平面呢就是距离相机xy平面为单位长度且平行于xy平面的一个面，至于为什么需要这个归一化平面呢，这得从相机的模型和坐标系的转化开始谈起了，这部分内容如果不熟悉，可以百度补习一下
极线的绘制（已知相机的内外参数，极线几何）
weixin_43851636的博客
09-09 1814
但是在具体的应用中，**常常拿极限约束来判断相机的位姿是否准确，对于这个介绍相对较少。**本博客将介绍在一直相机的内外参数的情况下，怎么完成相机的极限约束。假设中左边的相机为世界坐标系。上述是假设两个相机之前的关系。其中世界坐标系为左边相机的坐标系。计算得到的第二个相机的参数(它是相机位姿态，它是指的是在第一个坐标系下的。是相机内参数，它表示从相机坐标系转换为图像坐标系上。基于极限的几何关系，需要知道它们的参数关系如下。极平面：空间点，两像机光心决定的平面（灰色平面。假设两个对应点在各自的相机坐标系为。
深度估计中为什么需要已知相机基线(known camera baseline)？
asdfg1258963的博客
05-18 468
已知相机基线(known camera baseline)
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