OpenCV双目相机拍照及图片分割

本文介绍了一种利用棋盘图进行双目相机标定的方法,通过OpenCV库实现左右相机图像的分割,为三维重建提供精确的相机参数。

最近在做双目相机测距及三维重建,我从tb买了一个双目相机,第一步需要通过棋盘图来对双目相机进行标定,由于双目相机拍出来的左右相机的图片是一张图,需要进行分割。

#include<iostream>
#include<string>
#include<sstream>
#include<opencv2/core.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include<opencv2/videoio.hpp>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

//双目摄像头支持2560x720, 1280x480,640x240
#define FRAME_WIDTH    1280
#define FRAME_HEIGHT   480

const char* keys =
{
	"{help h usage ? | | print this message}"
	"{@video | | Video file, if not defined try to use webcamera}"
};

int main(int argc, char** argv)
{
	CommandLineParser parser(argc, argv, keys);
	parser.about("Video Capture");

	if (parser.has("help"))
	{
		parser.printMessage();
		return 0;
	}

	String videoFile = parser.get<String>(0);
	if (!parser.check())
	{
		parser.printErrors();
		return 0;
	}

	VideoCapture cap;
	if (videoFile != "")
	{
		cap.open(videoFile);
	}
	else
	{
		cap.open(1);  //0-笔记本自带摄像头,1-外接usb双目摄像头
		cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, FRAME_WIDTH);  //设置捕获视频的宽度
		cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, FRAME_HEIGHT);  //设置捕获视频的高度
	}

	if (!cap.isOpened())
	{
		cout << "摄像头打开失败!" << endl;
		return -1;
	}

	Mat frame, frame_L, frame_R;
	
	cap >> frame;         //从相机捕获一帧

	Mat grayImage;
	
	double fScale = 1.;
	Size dsize = Size(frame.cols*fScale, frame.rows*fScale);
	Mat imagedst = Mat(dsize, CV_32S);
	resize(frame, imagedst, dsize);
	char key;
	char image_left[200];
	char image_right[200];
	int count1 = 0;
	int count2 = 0;
	int count = 0;
	namedWindow("图片1", 1);
	namedWindow("图片2", 1);

	while(1)
	{
		key = waitKey(50);
		cap >> frame;
		count++;

		resize(frame, imagedst, dsize);
		
		frame_L = imagedst(Rect(0, 0, FRAME_WIDTH/2, FRAME_HEIGHT));
		namedWindow("Video_L", 1);
		imshow("Video_L", frame_L);

		frame_R = imagedst(Rect(FRAME_WIDTH/2, 0, FRAME_WIDTH/2, FRAME_HEIGHT));
		namedWindow("Video_R", 1);
		imshow("Video_R", frame_R);
		
		if (key == 27)
			break;
		
		if (key == 32)            //使用空格键拍照
		//if (0 == (count % 100))   //每5秒定时拍照
		{
			snprintf(image_left, sizeof(image_left), "left%02d.jpg", ++count1);
			imwrite(image_left, frame_L);
			imshow("图片1", frame_L);

			snprintf(image_right, sizeof(image_right), "right%02d.jpg", ++count2);
			imwrite(image_right, frame_R);
			imshow("图片2", frame_R);
		}
		
	}

	cap.release();

	return 0;
}

CMakeLists文件如下:

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project( demo )
set(OpenCV_DIR /usr/local/opencv3/share/OpenCV)
find_package( OpenCV REQUIRED )
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )
aux_source_directory(. DIR_SRCS)
add_executable(demo ${DIR_SRCS})
target_link_libraries( demo ${OpenCV_LIBS} )

编译:

cmake .
make

这样就能得到左右相机分开的照片,可根据需要用空格键拍摄或者定时拍摄,做为标定用的棋盘图一般拍摄20-30张左右。

### 设置和使用双目相机进行拍照 为了在Ubuntu系统上成功配置并使用双目相机进行拍照,需完成几个重要步骤。首先确认硬件连接无误后,安装必要的软件包和支持库。 #### 安装依赖项 确保已安装ROS(Robot Operating System),因为这是处理摄像头数据流的有效工具之一。对于特定的驱动程序支持,可以通过命令`ubuntu-drivers devices`来查找适合系统的显卡驱动,并优先考虑推荐版本[^2]。 #### 配置双目相机节点 针对双目相机的数据采集,通常会涉及到两个独立的图像流。如果遇到单个USB接口传输的问题,可能需要自定义话题名称或将原始图像分割成左、右眼视图分别发布到不同的topic下[^1]。这一步骤可通过编写或调整现有的ROS节点实现。 #### 编写Python脚本捕捉图像 基于OpenCV库开发的应用能够有效地读取来自双目标传感器的信息,并执行诸如距离测量等功能。下面是一个简化版的例子,展示了如何创建一个简单的应用程序来捕获并保存由双目摄像装置拍摄的照片: ```python import cv2 import numpy as np # 初始化立体视觉对象 stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15) # 打开左右两路视频源 cap_left = cv2.VideoCapture(0) # 假设左侧为默认设备索引0 cap_right = cv2.VideoCapture(1) # 右侧则可能是另一个可用的索引位置 while True: ret_l, frame_left = cap_left.read() ret_r, frame_right = cap_right.read() if not (ret_l and ret_r): break gray_l = cv2.cvtColor(frame_left,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_r = cv2.cvtColor(frame_right,cv2.COLOR_BGR2GRAY) disparity = stereo.compute(gray_l,gray_r).astype(np.float32)/16. combined_image=np.hstack((frame_left,frame_right)) cv2.imshow('Stereo Pair',combined_image) key=cv2.waitKey(1)&0xFF if key==ord('s') or key==ord('S'): filename="snapshot_{}.png".format(int(time.time())) cv2.imwrite(filename,combined_image) print(f"Image saved as {filename}") cv2.destroyAllWindows() ``` 此代码片段实现了基本的功能——打开一对相连的摄像头作为输入源,显示实时预览窗口,并允许用户通过按下'S'键触发照片存储操作。注意实际应用中还需要进一步优化参数设置以及错误处理机制以适应不同型号的具体需求[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值