双目测距

最新推荐文章于 2025-11-03 20:33:00 发布
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#双目测距 #双目定位

这篇博客记录了作者在双目测距方面的实践，包括参考其他资源完成的鼠标点击输出三维坐标功能，并在此基础上增加了干扰滤除和目标自动识别。最终在VS2010下使用MFC进行了整合，实现了与小车通信，能够在一定范围内抓取物体。由于采用了SAD算法，物体匹配和视差图获取有一定距离限制。

之前做双目测距时也是参考了不少博文，一直忘了整体，现在将部分结果保存下来https://download.youkuaiyun.com/download/dreamharding/10739966

当然这个实现的鼠标点击输出三维坐标。

后面在此基础上加了一些对目标X,Y,Z方向的干扰滤除，然后自动框选出目标以及其中心点

当然这些都是比较理想的情况下了(*￣︶￣)，但起码实现了功能，嘿嘿

最后在VS2010下基于MFC对上面整个功能进行整合，与现有的小车进行通信从而实现一定距离内对物体的抓取，因为匹配采用的是SAD，而此算法的参数确定后只能在一定距离内进行物体匹配获得视差图。

结果视频http://v.youku.com/v_show/id_XMzg4NzI4MzY2MA==.html?spm=a2h3j.8428770.3416059.1

OpenCV学习笔记（16）双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（一）图像获取与单目定标
晨宇思远
10-24 9万+
双目测距的基本原理 如上图所示，双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异（即视差）与目标点到成像平面的距离Z存在着反比例的关系：Z=fT/d。“@scyscyao：在OpenCV中，f的量纲是像素点，T的量纲由定标板棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般是以毫米为单位（当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级），d=xl-xr的量纲也是像素点。因此分子分母约去，Z的量纲与T相同。” 假设目标点在左视图中的坐标为（x,y），在左右视图上形成的视差为d，目标点在以左摄
双目相机测距原理
doudou2weiwei的博客
06-24 3815
普通双目相机具有如下特点：左右两个相机位于同一平面（光轴平行），且相机参数（焦距f）一致。其原理图如下：如图所示，P点为相应的物体位置，CL和CR为左右相机光心位置，PL和PR分别为左相机和右相机拍摄的P点成像结果。f为相机焦距，Z为物体距相机的深度距离，b为左右相机基线距离根据几何关系有：则相应的深度信息计算公式为：（1）其中XL-XR为视差。其余在两侧的情况同样可以用几何关系分析得到该表达式（1）,即对于普通双目相机测距可以直接通过公式（1）得到深度结果。
双目相机如何测距？一文讲透深度测量原理（全网最适合视觉初学者的基础扫盲文）
最新发布
MoYinMy的博客
11-03 1257
本文以通俗易懂的方式系统介绍了双目视觉深度测量的基本原理。内容从针孔相机模型出发，逐步推导出空间点投影到图像平面的几何关系，并进一步讲解左右相机成像点之间的视差与深度的定量对应关系。文章结合清晰的公式推导与直观的几何解释，帮助读者从零理解双目相机如何通过视差计算场景深度。只要具备理工科本科水平，就能轻松看懂本文内容，为后续学习立体匹配、深度估计等计算机视觉任务打下坚实基础。
【OpenCV】双目测距（双目标定、双目校正和立体匹配）
热门推荐
子非鱼的博客
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本文采用MATLAB标定工具箱和OpenCV3.10来实现双目测距，设备为两个CMOS工业相机和相应的双目云台。 首先感谢优快云上两位大神前辈邹宇华和scyscyao，虽然是六年前的博客，OpenCV也从1.0的版本更新到了3.1版本，但博客对机器视觉初学者来说仍然提供了巨大的帮助。本文主要参考了 OpenCV学习笔记（17）双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（二）双
双目测距数学原理详解
持久决心的博客
12-21 3万+
前言最近用到了双目测距的知识，乍想一下这应该是一个很简单很经典的知识了，理论介绍应该很对并且很详尽才对。可是真正想要明白到能给别人讲懂，还是花了一番功夫。网上的类似的文章很多，但是到多都是一样的知识的重复，看过的人不知道看没看懂就转载，没有加自己感想，导致我理解花了一番功夫，所以还是写一篇记录下吧。如果真的献丑了，请大家包含并指正，共同进步。双目测距理论相机成像中的坐标系
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opencv双目测距（附源代码）_opencv测距_双目_双目摄像头_OpenCV摄像头_双目测距
08-09
双目测距是一种计算机视觉技术，它通过使用两个相机（即双目摄像头）来估算物体在三维空间中的距离。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，它提供了丰富的功能来支持这种技术的实现。本篇文章将深入探讨如何...
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本主题主要关注如何利用OpenCV进行双目测距，这是一种通过两个摄像头获取立体视觉信息来计算场景中物体深度的技术。此外，也会简单提及单目测距的概念，虽然这种方法的精度相对较低，但在某些场景下仍然有其应用价值...
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基于FPGA实时处理的双目测距系统（项目）
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目标检测用yolov5，测距用单目测距和双目测距。 文件说明 ShuangMu文件夹的输入是左右图片，输出是深度图和点云。用于处理MiddleBurry数据集的图片。 ShuangMuMy3D文件夹的输入是左右图片，输出是深度图和点云。用于...
sift 双目测距
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双目测距是一种基于计算机视觉技术的三维空间距离测量方法，它利用两个摄像头捕捉到的图像差异来计算物体的距离。SIFT（尺度不变特征变换）算法在此过程中扮演关键角色，因为它能够提供对图像尺度、旋转和光照变化的...
用两个摄像头实现双目标定，双目测距级求深度（基于opencv2.4.9，不需要扩展库）
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实现效果：http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html 但是 这个工程代码是视频中代码的修改版 修改内容：屏蔽了用cvblobslib实现的功能，但是主要功能标定以及测距都可以实现，而且不用安装那反人类的cvblobslib扩展库。 实现环境： 1，两个普通摄像头 2.opencv2.4.9 3.windows10 4.vs2013
双目立体视觉测距.zip
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C#,双目测距,检测空间中指定的一个点的距离. 通过对两幅图像视差的计算，直接对前方景物（图像所拍摄到的范围）进行距离测量.
双目测距（非常有实际意义，简单易懂）
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双目测距原理说明，一看就能懂，并且能很快实现的方法，很适合初学者或者工程实践人员。
基于MATLAB与OpenCV相结合的双目立体视觉测距系统
03-04
是一个关于MATLAB与OPENCV相结合的双目立体视觉的毕业论文，洗碗对大家有用
基于Matlab和OpenCV的双目测距(标定和代码教程)
QQ_1309399183的博客
10-25 1488
基于Matlab和OpenCV的双目测距(标定和代码教程)
双目摄像头测量距离
夜雨飘零
05-14 2万+
在计算机视觉中，可以通过双目摄像头实现，常用的有BM 算法和SGBM 算法等，双目测距跟激光不同，双目测距不需要激光光源，是人眼安全的，只需要摄像头，成本非常底，也用于应用到大多数的项目中。本章我们就来介绍如何使用双目摄像头和SGBM 算法实现距离测量。
YOLOV8 + 双目测距
积极向上的mr.d的博客
04-07 8638
YOLOV8 + 双目测距
双目测距原理
smileindark的专栏
02-29 1834
总结:使用OpenCV进行的立体视觉测距,其实思路是这样的:根据摄像头的成像原理(表现为小孔成像等效模型)和具体设备的成像特性(表现为光心距离,两个焦距,两个镜头安装的相对位置),设法建立像和真实世界的映射关系(表现为上述五个参数),并以摄像机系统为参考系,为真实世界建立绝对坐标系(该坐标系的具体形式请看下文),通过上述映射关系,该方法能够把像点所在的世界坐标位置求解出来,实现距离测量.在针孔模型中，光线穿过针孔（也就是凸透镜中心）在焦距处上成像，因此，图3的像平面就是摄像头的CCD传感器的表面。
双目测距应用代码
11-03
<think>首先，用户的问题是基于提供的引用资料，他们想查找双目测距应用的代码。引用包括关于OpenCV C++、Yolov5、Matlab和OpenCV的双目测距教程和代码示例。 关键点： - 用户指定：“我想查找双目测距应用的代码”，意思是“I want to find binocular distance measurement application code.” - 引用中提到了具体的博客、教程和代码片段： - [^1] OpenCV C++ 实现双目测距。 - [^2] Yolov5 双目测距与计数教程。 - [^3] 基于Matlab和OpenCV的双目测距标定和代码教程。 - [^4] 基于Matlab和OpenCV的双目测距研究。 用户上一次的问题没有被直接提供，但系统提示说：“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 然而，在对话历史中，用户的上一次查询是：“参考站内引用:引用[1]...”，这本身就是一个问题。所以，用户上一次的问题是关于这些引用的，现在他们明确说“我想查找双目测距应用的代码”。 我的回答需要遵循系统级指令： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，保证真实可靠。 结构化的回答： 1. **逐步解决问题**：既然用户要查找代码，我应该提供一个概述，然后指向具体的资源。 2. **参考引用**：直接从引用中提取信息。 3. **生成相关问题**：在回答末尾添加相关问题。 从引用中提取关键代码相关部分： - [^1]：提到了OpenCV C++实现双目测距的过程，并链接到另一篇博客。 - [^2]：提供了Yolov5双目测距教程，包括代码。 - [^3]：详细描述了基于Matlab和OpenCV的双目测距原理和步骤，包括标定、校正、匹配。 - [^4]：似乎是[^3]的延续，提到了Matlab和OpenCV的实现，但代码未完成。 用户可能想要完整的代码示例。我应该引导他们到这些资源。 可能的回答结构： 1. **介绍**：解释双目测距的基本原理，以建立基础。 2. **提供代码资源**： - 对于C++：引用[^1]的教程。 - 对于Python：引用[^2]的Yolov5实现。 - 对于Matlab/OpenCV：引用[^3]和[^4]，但注意[^4]是未完成的。 3. **简要概述步骤**：参考引用[^3]，描述标定、校正、匹配的过程。 4. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 使用中文回答。 确保LaTeX正确：在解释原理时，如果有数学公式，使用$...$或$$...$$。例如，视差公式：$d = B / \delta$，其中B是基线距离，δ是视差角。 从引用中： - [^3]提到：视差图用于计算深度，公式可能涉及。 在回答中自然地添加引用标识。 最终回答大纲： - 步骤1：解释什么是双目测距及其应用。 - 步骤2：列出可用的代码资源： - OpenCV C++：参考[^1] - Yolov5 with Python：参考[^2] - Matlab和OpenCV结合：参考[^3]和[^4]，但注意[^4]可能有完整代码或提示。 - 步骤3：简要描述一个简单的代码示例或关键步骤。 - 相关问题：生成3-5个相关问题。 生成相关问题： 1. 如何校准双目相机？ 2. 双目测距的误差来源有哪些？ 3. 如何优化双目匹配算法以提高效率？ 4. 双目测距在自动驾驶中的应用有哪些？ 5. OpenCV中实现双目测距的具体函数是什么？ 确保回答真实可靠：基于引用内容，不添加虚构信息。 </think>### 双目测距应用代码查找指南 双目测距是一种通过两个摄像头（双目摄像头）拍摄同一场景，利用视差（disparity）计算物体距离的技术。其基本原理源于三角测量法：当两个摄像头平行放置时，物体在左右图像中的位置差（视差$d$）与物体到摄像头的距离$Z$成反比，公式为： $$Z = \frac{f \cdot B}{d}$$ 其中，$f$是摄像头焦距，$B$是双目摄像头之间的基线距离。完整的双目测距流程包括相机标定、立体校正、视差图计算和深度估计等步骤[^3]。以下我将基于您提供的引用资料，逐步引导您查找可用的代码资源。请确保在操作前安装必要工具（如OpenCV、Matlab或Python环境）。 #### 查找代码资源的步骤 1. **确定开发语言和框架**： - 双目测距代码通常用C++、Python或Matlab实现。引用中提到的资源覆盖多种语言： - **C++ with OpenCV**：适用于高性能嵌入式系统（如自动驾驶）。引用[^1]提供了一个完整的OpenCV C++项目教程，包括双目相机标定、校正和测距实现。该博客链接了详细代码示例，您可以访问原作获取完整源码[^1]。 - **Python with Yolov5 and OpenCV**：适合快速原型开发和AI集成。引用[^2]的教程包含Yolov5模型的双目测距代码，涉及车辆行人计数和距离计算。代码已在GitHub等平台分享，包括标定、模型推理和测距公式推导[^2]。 - **Matlab with OpenCV**：适用于学术研究和算法调试。引用[^3]和[^4]详细描述了基于Matlab的双目标定和OpenCV的测距代码实现。尽管引用[^4]显示代码"未完待续"，但引用[^3]提供了完整流程的伪代码和关键函数（如`cv::stereoRectify()`），您可以结合官方文档补全[^3][^4]。 2. **获取完整代码示例**： - 基于引用，我推荐以下具体资源： - **OpenCV C++代码**：从引用[^1]的博客中下载项目源码（通常包括标定、校正和测距模块）。示例代码片段如下（校正和视差图计算核心部分）： ```cpp // 立体校正 cv::stereoRectify(cameraMatrix1, distCoeffs1, cameraMatrix2, distCoeffs2, imageSize, R, T, R1, R2, P1, P2, Q); // 视差图计算 cv::Ptr<cv::StereoBM> stereo = cv::StereoBM::create(numDisparities, blockSize); stereo->compute(leftImage, rightImage, disparityMap); ``` 完整实现请参考原作博客[^1]。 - **Python Yolov5代码**：引用[^2]的教程提供了集成Yolov5和双目测距的Python脚本。关键步骤包括目标检测和深度计算： ```python import cv2 from yolov5 import YOLOv5 # 假设已安装YOLOv5库 # 加载标定参数并进行立体校正 left_img = cv2.imread('left.jpg') right_img = cv2.imread('right.jpg') stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=64, blockSize=15) disparity = stereo.compute(left_img, right_img) # YOLOv5目标检测和距离计算 model = YOLOv5('yolov5s.pt') results = model.predict(left_img) for box in results.xyxy[0]: x_center = (box[0] + box[2]) / 2 depth = (baseline * focal_length) / disparity[int(x_center)] # 计算深度 ``` 完整代码和数据集可在教程附带的GitHub仓库找到[^2]。 - **Matlab/OpenCV混合代码**：引用[^3]给出了标定和校正的Matlab代码框架，结合OpenCV函数实现。例如，标定部分： ```matlab % Matlab标定代码示例 [imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(imageFileNames); worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); params = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints); % 导出到OpenCV进行立体匹配 ``` 引用[^4]虽未完成，但建议参考OpenCV文档补全`stereoRectify`和`StereoBM`函数的使用[^3][^4]。 3. **实践建议**： - **起始点**：如果您是初学者，优先尝试Python版本（引用[^2]），因为它集成AI模型且社区支持丰富。 - **调试工具**：使用OpenCV的`cv2.imshow()`显示视差图验证结果。常见问题包括标定误差（需精确棋盘格图像）和光照影响匹配精度[^3]。 - **资源链接**：所有引用中的博客通常提供代码下载链接或GitHub地址。搜索关键词如“OpenCV双目测距代码”或“Yolov5双目教程”可直接访问。 - **注意事项**：双目测距精度依赖标定质量。确保使用高分辨率摄像头和标准标定板（如棋盘格）以减少径向畸变误差[^3]。 #### 相关问题 为了深化理解，以下是基于双目测距原理和代码实现的延伸问题： 1. 如何校准双目相机以减少测距误差？[^3] 2. 双目测距中视差图计算的优化方法有哪些？[^3] 3. Yolov5在双目测距中如何提升目标检测的准确性？[^2] 4. 双目测距技术在自动驾驶中的应用有哪些挑战？[^1] 5. 如何在OpenCV中实现实时双目测距系统？[^1][^2]
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