[立体视觉学习笔记]--(1)常见双目相机

最新推荐文章于 2025-09-12 10:20:47 发布
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#立体相机 #stereo #ROS #立体视觉

本文详细介绍了ROS环境中几种常用的双目相机，包括bumblebee2、ZED、Ensenso N35-606-16-BL、Carnegie Robotics MultiSense S7以及e-Con Systems Tara Stereo Camera和SP1。这些相机具有不同的3D分辨率、RGB分辨率、帧率、视场角和接口，适用于不同应用场景。例如，ZED相机提供高分辨率和宽视角，而Ensenso N35-606-16-BL则具备结构光技术并支持多种分辨率和视场角。

双目相机

本文介绍ROS中一些常见的双目相机，大家可以根据自己的应用需求进行选择，参考ROS-I博客上的一篇调研文章，但是本文仅限于被动方式的双目相机，不含Kinect等深度相机。

bumblebee2 双目相机

ZED双目相机


Stereolabs® ZED™
Type: Embedded stereo
3D Resolution: 2208 x 1242 max
RGB: 2208 x 1242 max
Depth Range: 1.5 to 20 m
Frame Rate: 15 fps at max res., 120 fps at VGA res.
Latency: 1 frame

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一些双目相机的总结比较（realsense，mynteye，zedmini）
01-20
一些双目相机的总结比较（realsense，mynteye，zedmini）Realsense D435ZED MINI小觅 Mynt Eye D系列 Realsense D435 Realsense是我最早使用的双目深度相机，我认为realsense最大的优点就是它是市面上各种功能最齐全的深度相机，同时也是提供最完善SDK和文档的双目深度相机。 总的来说，是我觉得最适合开始开发的相机。 优点： 他提供linux，windows，android的sdk，sdk的api接口非常完善，可以自由的获取想要的任何信息。（RGB，depth，aligened depth，etc） 无论是通过ROS调用
双目相机
静虚待令，有物混成
05-06 3406
双目相机 计算机视觉基础1——视差与深度信息 目录 1. 单目 2. 双目 3. RGBD 双目立体视觉 相机标定————畸变矫正————立体校正————极线约束————立体匹配(关键步骤)————三角测量 立体匹配最基本的步骤： 1）代价计算。 计算左图一个像素和右图一个像素之间的代价（某种差值）。 2）代价聚合。 一般基于点之间的匹配...
基于ZED相机的测距功能开发实战代码
最新发布
weixin_36431145的博客
09-12 1062
ZED相机是一款基于双目立体视觉技术的高性能视觉传感器，广泛应用于机器人导航、增强现实、三维重建等领域。其核心在于通过左右两个摄像头模拟人眼视觉，利用视差原理计算场景中物体的距离信息。在双目视觉中，视差（Disparity）是左右图像中同一空间点的像素偏移量，焦距（f）和基线（B）（两个摄像头光心之间的距离）共同决定了测距精度。其基本测距公式为：其中，$ Z $ 为物体到相机的距离，$ d $ 为视差值。理解这些参数之间的关系是实现高精度三维感知的基础。
机器视觉基础—双目相机
xiaoxu的博客
11-03 8186
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。
双目视觉（双目相机）
m0_74137224的博客
04-22 2298
通常视觉中我们选择黑白相机，只有需要彩色图像时才会考虑彩色相机，因为机器视觉中黑白图像算法比较多，黑白相机使用光源成像质量比彩色相机复合白光质量要好。镜头在成像时，特别是用焦距短的镜头拍摄大视场，图像会产生变形，这种情况叫做镜头的畸变。拍摄场景越大，所用镜头焦距越短，畸变程度越明显。在分辨率足够的情况下，优先使用尺寸大的像元，但同时需要考虑靶面的大小，通常靶面越大，相机和镜头的价格越高。如果有其他接口的镜头，需要考虑相机的接口。镜头焦距的大小决定着视场角的大小，拍摄的工作距离，成像视野大小和景深大小。
学习笔记-双目立体校正
weixin_51664399的博客
10-30 1071
根据对极几何的知识，我们可以知道的对应点一定是在另一张图片的极线上面的。从针孔相机模型的几何意义上来看，对极点就是光心在另一幅图像中的投影，即 e2 是光心 C1 在第二幅图像平面中的投影位置。显然，对极点与图像点之间的连线 ，l1，l2 就是极平面 π 与两个图像平面的交线，称，l1，l2为。把消除畸变后的两幅图像严格地行对应，利用极线约束使得两幅图像的对极线恰好在同一水平线上，这样一幅图像上任意一点与其在另一幅图像上的对应点就必然具有相同的行号，只需在该行进行一维搜索即可匹配到对应点。
关于计算机双目立体视觉的读书笔记
08-20
三维重建是双目立体视觉的最终目的，它基于视差图和相机的内参、外参信息，利用三角测量原理来计算出场景中各点的三维坐标。这一步骤可以生成整个场景的三维模型，用于机器人导航、物体识别、三维扫描等应用。 为了...
BinocularStereoVision-master_计算机视觉_双目立体视觉_
10-03
双目立体视觉是计算机视觉领域的一个重要分支，它模拟人类双眼观察物体的方式，通过两台相机获取同一场景的两张略有差异的图像，然后利用这些图像的视差信息来计算场景的三维几何结构。本读书笔记将深入探讨这一技术...
【论文学习笔记-10】ActiveStereoNet（Google ECCV2018）主动式双目相机自监督学习立体匹配网络
Imperfactions的博客
08-17 827
ActiveStereoNet（Google ECCV2018） 针对双目立体匹配中无监督存在着大量无纹理区域难匹配的问题，本文提出了采用主动式双目相机进行立体匹配的解决方案，本文数据集采用的是Inter Realsense D435 cemera采集,包含了双目相机和红外发射器(IR projector)用于对场景发射红外纹理以提高双目匹配精确度，但是由于采集的数据集缺乏如其它数据集一般的groundtruth，因此本文提出了一种通过双目自监督学习进行立体匹配训练的方法。
深度相机---双目深度相机
MzKyle的博客
08-11 2988
双目深度相机通过双摄像头模拟人眼立体视觉，利用三角测量原理计算场景深度。其核心技术在于视差计算，通过基线长度、焦距和像素偏移量建立深度映射关系。硬件需保证双摄像头参数一致性、同步曝光和精确标定，工作流程包括图像采集、畸变校正、极线对齐、立体匹配和深度计算。相比其他深度感知技术，双目方案在成本、环境适应性方面具有优势，但依赖场景纹理且计算复杂，广泛应用于机器人、AR/VR和自动驾驶等领域。
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。
双目相机驱动程序(附MV Capture).rar
09-03
软件介绍: 双目相机驱动安装说明，系统安装杀毒软件或者防火墙时，安装驱动会弹出阻止或者允许往计算机系统文件夹、注册表下copy或者注册文件。此时请选择“允许”，否则设备可能无法正常运行。1. USB支持USB接口的相机包括以下型号：MV-VD030SC/SMMV-VD078SC/SMMV-VD120SC/SMMV-VD036SC/SMMV-VD040SC/SMMV-VD130SC/SMMV-VD500SC/SM2. 1394,支持1394接口的相机包括以下型号：MV-VS030FC/FMMV-VS030FC/FM-LMV-VS078FC/FMMV-VS078FC/FM-LMV-VS120FC/FM3. GigE支持GigE接口的相机包括以下型号：MV-VE030SC/SMMV-VE078SC/SMMV-VE120SC/SM请根据相对应的型号及接口选择驱动程序进行安装！
双目相机模型
努力努力努力
11-03 2253
近期想研究一下 双目相机 的内容，故先把 理论 弄清楚！ 一、双目相机模型 针孔相机模型描述了 单个相机 的成像模型。然而，仅根据一个像素，我们是无法确定 这个空间点的具体位置的。这是因为，从相机光心到归一化平面连线上的所有点，都可以 投影至该像素上。只有当 P 的深度确定时（比如通过双目或 RGB-D 相机），我们才能确 切地知道它的空间位置。 测量像素距离（或深度）的方式有很多种，像人眼就可以根据左右眼看到的景物差异 （或称视差）来判断物体与我们的距离。双目相机的原理亦是如..
双目相机stereo-vision
TOM_wangc的博客
03-25 7514
为什么单目摄像机不能测深度？ 我们看到红色线条上三个不同远近的黑色的点在下方相机上投影在同一个位置，因此单目相机无法分辨成的像到底是远的那个还是近的那个。 双目立体视觉深度相机测距流程：(1）需要对双目相机进行相机标定，得到两个相机的内外参数、单应矩阵。 (2) 根据标定结果对原始图像进行图像校正，校正后的两张图像位于同一平面且互相平行。 (3）双目匹配，对校正后的两张图像进行像素点匹配。 (4）根据匹配结果计算每个像素的深度，从而获得深度图 理想的双目相机模型： 可求得深...
双目相机：基于双目视觉的目标测距
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candice5566的博客
04-12 1万+
双目视觉的目标测距主要任务为利用双目相机完成对场景中物体或障碍物距离的计算，提供场景深度信息。 双目视觉的目标测距流程主要包括以下几个步骤：图像的获取、图像的矫正、立体匹配和距离计算。其中立体匹配是双目视觉中最重要和最困难的环节，不同的立体匹配算法有着不同的匹配策略，其匹配的精度和速度也会有很大差异。 立体标定和立体校正 在利用双目图像进行计算视差图和距离的时候，首先要做的步骤就是双目的立体标定和立体校正，它是双目视觉的基础。立体标定的原因是物体在三维空间中的位置与其在二维图像上的位置之间的关系.
双目测距--5 双目相机 联合 YOLOv8
weixin_45824067的博客
05-07 4277
基于以上两个结果，可以用立体矫正后的图像，作为YOLOv8的输入图像。YOLOv8 ONNX RUNTIME 部署代码中的utils.cpp中有一个函数需要作修改。运用SGBM算法得到的视差图，其尺寸与立体矫正后的图像尺寸不一致，如获取深度图代码信息输出图。视差图由SGBM算法获得，深度信息图由reproJectImageTo3D()函数获得。参数6：默认值为0，用户传给回调函数的数据值。参数4：表示滑块达到最大位置的值。参数5：默认值为0，指向回调函数。参数3：滑块初始位置。
双目摄像机（深度相机）——使用OpenCV打开双目摄像机
hetao0153的博客
03-21 2595
使用opencv打开双目摄像头，并解释遇到的问题。
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