机器学习笔记 计算机视觉中的测距任务常见技术路线

本文探讨了计算机视觉中的测距技术,包括主动测距的飞行时间、结构光和激光三角测量,以及被动测距的立体视觉、光度立体和阴影形状。主动技术通常更快、更准确,但易受环境因素影响;被动技术成本更低,不受环境影响,但可能精度较低。选择测距技术需根据应用需求和环境条件。

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一、计算机视觉中的测距任务

        测距是计算机视觉中的一项关键任务,涉及测量物体和相机之间的距离。这些信息可用于多种应用,包括机器人、自动驾驶汽车和增强现实。测距技术有很多种,包括主动式和被动式,每种技术都有自己的优点和局限性。主动测距技术,例如飞行时间、结构光和激光三角测量,涉及将图案投影到物体上并测量图案返回相机所需的时间。被动测距技术,例如立体视觉、光度立体和阴影形状,依赖于使用从不同视点拍摄的多个图像来计算深度。

        主动测距技术包括将图案投影到物体上,并测量图案返回相机所需的时间。

        一种流行的主动测距技术是飞行时间(ToF),它包括发射光脉冲并测量脉冲返回相机所需的时间。结构光(Structured light)是另一种活跃的技术,包括将一系列图案投影到对象上,并使用图案的变形来推断深度。激光三角测量(Laser triangulation)是另一种活跃的技术,包括将激光线投影到物体上,并测量反射线与相机平面相交的角度。

        另一方面,被动

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