手指目测距离

你知道怎么用手指目测距离吗?

  向前伸直手臂树起拇指,闭上左眼,右眼、拇指、目标形成直线,闭上右眼,睁开左眼,此时记住左眼、拇指延长直线目标右侧那一点,目测那一点与目标的距离并乘以10,即你到目标的大概距离。
  竖起大拇指。手臂放平目光通过指尖是与水平线的夹角约120密位,看目标高度估算出视线经过目标顶部和目标底部的两条实现的夹角为多少密位,用密位乘以目标高度(凭经验)即为目标距离
  例如,身高约1.5米,视线通过其头顶和脚底的夹角约100密位,距离为150米
  这个几何学中有介绍。由于通常情况下,某些物体的长度是一个已知量,比如汽车、房屋等,那么根据在目测中占据多大角度(军事测量中采用密位),就可以推算出其距离远近。用伸直手臂之后竖起的大拇指所遮挡的范围的密位数是固定的,由此参考被测目标,就可以得到这个角度值。经过换算就可以得到距离的大致数据。
  密位是一个圆平分为6000份每一份是一密位,还有伸出右手,闭上左眼,对准一个物体,让他恰好挨着你的大拇指左侧,手不要动换一下眼,你会发现物体产生跳动一段距离,根据物体目测宽度,跳动宽度,之比乘以50.为大约距离。还有经验积累,。密位计算也是实际物体在你手上相对应的一个密位数通过计算得出的大约距离。
  理论上讲,将胳膊伸直,竖起拇指,根据眼睛到拇指的距离(约为臂长),拇指长和所测物的高进行相似计算。但实际上,使用这项技能时,基本是凭经验测距,要长时间练习才能熟练掌握。而且,要更正的是,手指测距多用于行军和炮兵定位粗测,且是每个士兵必修。而狙击手很少用手指测距,因为手指测距要将手臂伸直,很容易暴露自己,狙击手多直接用目测。手指测距一般能估测2-4公里(有明显地物,如房子,树等时适用),经验丰富的士兵误差不超过200米,目测一般用来估测一公里内距离,误差50米以里。
  手指测距和目测都是需要长期练习的,还要了解一般地物的大小,及其在不同距离的视觉大小,能熟练利用距离已知的参照物进行比较等。如果你能刻苦练习,相信你一定会成功。
  "大拇指测距法"是根据直角三角函数来测量的假设距离我们N米有一目标物,测量我们到目标物的距离:
  1、水平端起我们的右手臂,右手握拳并立起大拇指
  2、用右眼(左眼闭)将大拇指的左边与目标物重叠在一条直线上;
  3、右手臂和大拇指不动,闭上右眼,再用左眼观测大拇指左边,会发现这个边线离开目标物右边一段距 离;
  4、估算这段距离(这个也可以测量),将这个距离×10,得数就是我们距离目标物的约略距离
  另附中国和美国军队中常用肉眼测距法:
  传说中国军队及警察中的狙击手一般用的测距法是跳眼法:右拳紧握,拇指向上,平伸右臂,闭上左眼,用右眼在拇指的一侧刚好观察到目标,这时保持姿势,闭上右眼,用左眼在拇指的同一侧观察到另一参照物---参照物和目标之间的距离乘以10,即为你和目标之间的实际距离。
  美国军队的,有点相似:右拳紧握,拇指平放,平伸右臂,闭上左眼,用右眼在拇指的上侧刚好观察到目标,如果目标刚好一步跨过,则你和目标相距100码,如果目标刚好两步跨过,则你和目标相距200码………………
  其它目测以物体为准的
  目测距离,就是根据视力、目标清晰程度和实践经验来判定距离。目测距离的基本方法有比较法和判断法。
  (l)比较法。就是把要测距离与某段已知距离(如电线杆距离、已测距离或自己熟悉的100米、200米、500米……等基本距离)相比较以求出距离。也可将要测的距离折半或分成若干段,分段比较,推算全长。
  (2)判断法。就是根据目标的清晰程度来判断距离。在正常视力和气候条件下,可以分辨的目标距离可参考下表。但因各人的视力不同,使用此表时应根据自己的经验灵活掌握。
  根据目标清晰程度判断距离表
  距离(米) 目 标 清 晰 程 度
  100 人脸特征、手关节、步兵火器外部零件可见。
  150~170 衣服的钮扣、水壶、装备的细小部分可见。
  200 房顶上的瓦片、树叶、铁丝可见。
  250~300 墙可见缝,瓦能数沟;人脸五官不清,衣服颜色可见。
  400 人脸不清,头肩可分。
  500 门见开闭,窗见格,瓦沟条分不清;人头肩分不清,男女可分。700 瓦面成丝,窗见衬;行人迈步分左右,手肘分不清。
  1000 房屋轮廓清楚瓦片乱,门成方块窗衬消;人体上下一般粗。1500 瓦面平光,窗成洞;行人似蠕动,动作分不清;树干、电杆可见。
  2000 窗是黑影,门成洞;人成小黑点,行动分不清。
  3000 房屋模糊,门难辨,房上烟囱还可见。
  用臂长尺测
  人都有一双胳臂,如果问他:你的臂有多长?他可能摇头说没量过。若要再问“臂长尺”是怎么回事?恐怕就更无法回答了。这是因为他还不知道自己的胳臂还能测距离。其实,说开了,臂长尺就是一支刻有分划的铅笔(或木条)。可是和手臂一结合起来,就变成一具非常灵活方便的测距“仪器”了。
  铅笔上的分划,是按每个人臂长(手臂向前平伸,从眼睛到拇指虎口的距离)的百分之一为一个分划刻画的,所以叫臂长尺。比如,某人的臂长是60厘米,那么臂长尺上的一个分划就是6毫米。有了臂长尺,只要事先知道目标的大小,就可以用臂长尺测出距离。
  那么距离是怎样计算的呢?前面已经说过,臂长尺上的每个分划是臂长的百分之一,如果目标的高度(或宽度)占一个分划时,也正好是距离的百分之一,占两个分划,就是百分之二。这样,根据相似三角形成比例的道理,距离:目标高度(间隔)=100(臂长)∶分划数(臂长尺),就可以得出求距离的公式:
  距离=高度(间隔)×100分划数
  例如:测得前方电话线杆的一个间隔,约5个分划,我们知道一般电话线杆间隔是50米,那么到电线杆的距离是:
  50米×100=1000米。
  如果不知道物体的宽度(或高度),能不能用臂长尺来测量距离呢?也可以,但是要先创造一个已知距离条件,才能计算出所求距离。
  当你用臂长尺观测各种物体的分划时,会发现这样一种情况:观测某物体的间隔(或高度0时,离物体越近,测的分划数越多;反之,离物体越远,测的分划数越少。根据这个情况,我们就可以在前后两个位置上对同一个目标测出大小两个分划数,并测出前后两个观测位置间的距离,有了这三个已知数,就可以按下列公式计算出距离了。
  距离=前进(或后退)距离×小分划
  大分划-小分划。
  例如,某工兵部队,为了完成架桥任务,先派出侦察员测量河宽,这个侦察员先在河岸用臂长尺测得河对岸两地物的间隔为8个分划,然后照直后退30米处又测得该两地物的间隔是5个分划。把这些数值代入公式,计算出河宽是:
  30×5=50米。
  8-5
  还有一种目测法,也可大约估算出距离
  目测,就是根据视力、目标清晰程度和实践经验来判定距离,通常采用的方法是比较法和判断法。
  (1)比较法
  就是把要测的距离和已知距离相比较。也可将要测量的距离分成若干段,分段比较,推算全长。
  (2)判断法
  就是根据目标清晰程度来判定距离,如下表,但因各人的视力不同,加上目标受大小、颜色、天气、光线和角度等因素的影响,使用时可根据自己的经验灵活运用掌握。
  距离(米) 目标清晰程度
  100 人脸特征、手关节、步兵火器外部零件可见
  150-170 衣服的钮扣、水壶、装备的细小部分可见
  200 房顶上的瓦片、树叶、铁丝网的铁丝可见
  250-300 墙可见缝、瓦能数沟;人脸五官不清、衣服颜色可分
  400 人脸不清、头肩可分
  500 门见开关、窗见格,瓦沟条条分不清;人头肩不清、男女可分
  700 瓦面成丝、窗见衬,行人迈腿分左右,手肘分不清
  1000 房屋轮廓清楚瓦片乱,门成方块窗衬消;人体上下一般粗
  1500 瓦面平光,窗成洞;人成小黑点,行动分不清
  2000 窗是黑影,门成洞;人成小黑点,行动分不清
  3000 房屋模糊,门难辨,房上烟囱还可见
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
<think> 首先,用户的问题是:“我想查找多目测距的实现方法 请问多目测距的实现方式”。用户引用了几个来源,但这些是关于单目测距的,而不是多目测距。参考引用[1]、[2]、[3]和[4]都讨论单目测距,涉及到相机模型、OpenCV实现等。 用户指定:“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求”,并强调“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”。我需要检查上下文。用户上一次的问题是什么?从对话历史看,用户的上一个问题似乎是关于单目测距的引用,但现在用户在询问多目测距。 回顾对话历史: - 系统指令是关于回答格式的(如使用LaTeX、中文等)。 - 用户的第一个消息是引用站内内容关于单目测距。 - 现在用户说:“我想查找多目测距的实现方法 请问多目测距的实现方式”。 所以,用户的需求是了解多目测距的实现方式,但提供的引用是关于单目测距的。我应该基于我的知识来回答,因为引用没有覆盖多目测距。 关键点是:用户要求“尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”。但在对话历史中,我是AI助手,还没有给出任何之前的回答。用户说“你的回答”,但没有之前的交互。用户的上一条消息就是当前的查询。或许用户指的是系统指令或示例,但不是。 用户消息是:“参考站内引用:引用[1]...引用[4]...上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求...我想查找多目测距的实现方法”。 所以,我需要忽略引用作为主要内容,专注于回答多目测距。 现在,回答结构: 根据系统指令: - 使用中文回答。 - 结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 引用末尾添加引用标识(但用户没有提供相关引用,我应该基于一般知识)。 - 生成相关问题(指令5:生成相关问题)。 - 对于数学表达式,使用$...$或$$...$$格式。 多目测距通常指使用多个相机(如双目或更多)来进行三维重建和距离量。关键是三角量。 逐步回答: 1. **介绍多目测距**:解释多目测距是什么,与单目比较。 2. **实现原理**:基于三角量原理。使用相机标定、特征匹配等。 3. **实现步骤**:包括相机标定、立体校正、特征检与匹配、视差计算、深度计算。 4. **工具和库**:如OpenCV用于实现。 5. **优缺点和应用**。 确保回答真实可靠:基于计算机视觉知识。 添加数学:例如,三角量公式。 使用LaTeX格式: - 行内:$d = \frac{f \cdot B}{d_p}$ 其中d是深度,f是焦距,B是基线距离,d_p是视差。 - 独立公式:如果有。 生成相关问题:指令要求生成相关问题,放在末尾。 引用:既然用户提供的引用不相关,我应该避免添加虚假引用。系统指令说“回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识”,但如果没有引用来源,我应该不添加。或者基于一般知识表述。 用户说“上述引用仅供参考”,所以可能不需要在回答中引用它们。 回答结构: - 清晰分段。 - 最后生成相关问题。 大纲: 1. **引言**:什么是多目测距,简要比较单目和多目。 2. **核心原理**:三角量原理,数学公式。 3. **实现方法概述**: - 相机标定(内参和外参标定)。 - 立体校正(使图像共面)。 - 特征检与匹配(如SIFTORB)。 - 视差计算(立体匹配算法)。 - 深度计算。 4. **工具示例**:使用OpenCV实现。 5. **挑战和优化**:如光照变化、纹理缺乏、实时性问题。 6. **应用**:自动驾驶、机器人导航等。 7. **生成相关问题**。 使用中文。 数学公式: - 视差到深度: $$ d = \frac{f \cdot B}{d_p} $$ 其中 $d$ 是深度, $f$ 是焦距, $B$ 是基线距离(相机间距离), $d_p$ 是视差(像素位移)。 确保正确。 </think> ### 多目测距的实现方式 多目测距是一种基于计算机视觉的量技术,使用多个相机(通常是双目或更多)来估计物体到相机的距离。与单目测距(依赖单一相机和几何模型)不同,多目测距通过三角量原理实现,精度更高、鲁棒性更强(尤其在纹理丰富或动态场景中)。下面我将逐步解释多目测距的实现原理和方法,确保回答全面且基于可靠知识(参考计算机视觉经典理论和实践)。 #### 1. **多目测距的基本原理** 多目测距的核心是三角量(Triangulation),即利用多个相机从不同角度捕捉同一物体,通过图像中的对应点计算深度。假设有两个相机(双目系统),距离为基线(Baseline),物体在左右图像中的位置差异称为视差(Disparity)。深度计算公式如下: $$ d = \frac{f \cdot B}{d_p} $$ 其中: - $d$ 是物体到相机的深度(距离),单位通常为米(m)。 - $f$ 是相机的焦距(focal length),单位为像素(pixel)。 - $B$ 是基线距离(两个相机之间的距离),单位为米(m)。 - $d_p$ 是视差(像素位移),单位为像素(pixel)。 例如,如果焦距 $f = 1000$ 像素,基线 $B = 0.1$ m,视差 $d_p = 50$ 像素,则深度 $d = \frac{1000 \cdot 0.1}{50} = 2$ m。对于更多相机(如三目或四目),原理类似,但能减少遮挡和提高精度。 #### 2. **实现步骤概述** 多目测距的实现包括几个关键步骤,确保系统达到实用精度(通常在厘米级误差范围内)。以下是标准实现流程: - **步骤 1: 相机标定(Calibration)** 这是基础步骤,用于确定相机的内参(如焦距、畸变参数)和外参(如相机相对位置)。使用棋盘格或其他标定板,通过OpenCV等库计算参数。公式化表示为: - 内参矩阵: $$ K = \begin{bmatrix} f_x & 0 & c_x \\ 0 & f_y & c_y \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} $$ 其中 $f_x, f_y$ 是焦距, $(c_x, c_y)$ 是光心坐标。 - 外参矩阵:描述相机间的旋转和平移(如 $R$ 和 $T$,其中 $T$ 包含基线信息 $B$)。 标定后,输出参数用于后续校正。 - **步骤 2: 立体校正(Rectification)** 将多个相机的图像变换到同一平面上,简化匹配过程。常用方法包括极线校正(Epipolar Rectification),确保对应点位于水平扫描线,以减少计算复杂度。OpenCV中的 `cv2.stereoRectify` 函数可实现这一步。 - **步骤 3: 特征检与匹配(Feature Detection and Matching)** 在左右图像中检关键点(如使用SIFT、ORB或SURF算法),并匹配对应点。目标是找到 $d_p$(视差)。例如,ORB算法高效且实时性好: ```python # 使用OpenCV示例代码 import cv2 orb = cv2.ORB_create() keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(left_image, None) keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(right_image, None) matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2) ``` - **步骤 4: 视差图计算(Disparity Map)** 基于匹配点计算密集视差图(每个像素的视差值)。算法包括: - 局部方法:如块匹配(Block Matching),计算速度快但易受噪声影响。 - 全局方法:如半全局匹配(SGM, Semi-Global Matching),精度高但计算量大。OpenCV的 `cv2.StereoSGBM_create` 常被使用。 视差图 $D$ 的每个元素对应 $d_p$,输出为灰度图像。 - **步骤 5: 深度计算(Depth Calculation)** 应用三角量公式,将视差图转换为深度图: $$ d(x,y) = \frac{f \cdot B}{D(x,y)} $$ 其中 $D(x,y)$ 是视差图中的值。OpenCV提供 `cv2.reprojectImageTo3D` 函数简化此过程。 - **步骤 6: 后处理和优化** 包括噪声过滤(如中值滤波)、空洞填充(缺失值插值)和精度提升(如多相机融合)。对于三目或更多相机,系统减少遮挡区域,提高鲁棒性。 #### 3. **工具和实现示例** 使用OpenCV库(开源)可以高效实现多目测距系统。以下是双目测距的简化Python代码框架: ```python import cv2 import numpy as np # 加载左右相机图像 left_img = cv2.imread('left.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) right_img = cv2.imread('right.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 相机标定参数(需预先标定) K_left = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]) # 左相机内参 K_right = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]) # 右相机内参 R = np.eye(3) # 旋转矩阵(标定得出) T = np.array([B, 0, 0]) # 平移向量,B是基线距离 # 立体校正 R1, R2, P1, P2, Q, _, _ = cv2.stereoRectify(K_left, None, K_right, None, left_img.shape[::-1], R, T) map1, map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(K_left, None, R1, P1, left_img.shape[::-1], cv2.CV_16SC2) rectified_left = cv2.remap(left_img, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR) rectified_right = cv2.remap(right_img, map1, map2, cv2.INTER_LINEAR) # 计算视差图 stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0, numDisparities=64, blockSize=15) disparity_map = stereo.compute(rectified_left, rectified_right) # 计算深度图 depth_map = cv2.reprojectImageTo3D(disparity_map, Q) ``` **关键参数说明**: - `numDisparities`:视差范围,增加可提高精度但计算量增大。 - `baseline B`:实际量相机间距,误差直接影响精度(通常需精确标定)。 - 对于多目(如三目),扩展为多相机阵列,重复匹配和融合输出。 #### 4. **优缺点和应用场景** - **优点**:精度高(误差通常小于5%)、抗干扰能力强(如光照变化)、能处理动态场景。 - **缺点**:计算复杂度高(需GPU加速实时应用)、标定要求严格(环境震动可能影响外参)、纹理缺乏区域匹配困难。 - **应用**:广泛用于自动驾驶(障碍物距)、机器人导航(SLAM系统)、工业检(3D尺寸量)和虚拟现实(深度感知)。例如,Tesla Autopilot使用多目系统增强环境感知。 #### 5. **挑战和优化建议** - **挑战**:实时性问题(高分辨率图像处理慢)、遮挡处理(多目可缓解)、标定漂移(需定期重标定)。 - **优化方法**: - 使用深度学习(如基于CNN的立体匹配)提高速度和精度。 - 融合IMU(惯性传感器)补偿运动模糊。 - 软件优化:并行计算(CUDA)或简化算法(如稀疏匹配)。 - 硬件选择:选择同步触发相机减少时序误差。 多目测距技术正快速发展,结合AI算法精度不断提升。如果您有具体场景(如相机型号或精度要求),我可以提供更针对性建议。 ### 相关问题 1. 多目测距与单目测距的主要区别有哪些? 2. 如何优化多目测距系统在实时应用中的性能? 3. 多目测距在自动驾驶中有哪些实际案例?
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