双目摄像机(深度相机)——使用OpenCV打开双目摄像机

本文介绍了如何使用Intel9thGen-i5处理器的电脑通过USB-typeC连接金乾象KS1A552-D双目摄像头,并利用OpenCV库进行视频数据处理,包括摄像头参数设置、图像分割以及使用PyCharm编译器编写代码实现左右摄像头画面的实时显示。

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设备信息

我使用的是金乾象KS1A552-D双目摄像头。它由一根USB-typeC数据线向电脑传递双摄像头的视频数据。具体参数如下:

 计算机处理器为intel 9th Gen-i5、编译器为pycharm。

调用流程

调用的代码非常多,可以自行搜索,我只强调调用摄像头过程中遇到问题的地方。

 1.导入opencv包,创建左右窗口的名字

import cv2 as cv2
cv2.namedWindow('left')
cv2.namedWindow('right')

2.开启摄像头

camera = cv2.VideoCapture(1) 

一定一定要注意cv2.VideoCapture(1),这个“1”是会根据摄像头连接的序号不同的。我这里是“1”,你的可能是“0”“2”,如果在这一行报错,可以尝试修改这里。

3.摄像头参数设定

camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 2560) 
camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720) 
camera.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 60)
camera.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'))</
实现效果:http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html 如何在你的电脑上运行这个程序? 1,它需要cvblobslib这一个opencv的扩展库来实现检测物体与给物体画框的功能,具体安装信息请见: http://dsynflo.blogspot.com/2010/02/cvblobskib-with-opencv-installation.html,当你配置好cvblobslib之后,你可以用这一的程序进行测试:http://dl.dropbox.com/u/110310945/Blobs%20test.rar 2,视频中两个摄像头之间的距离是6cm,你可以根据你摄像头的型号,来选择合适的距离来达到最好的效果。 3,在进行测距之前,首先需要对摄像头进行标定,那么如何标定呢? 在stdafx.h中把"#define CALIBRATION 0"改成 “#define CALIBRATION 1”表示进行标定,标定之后,你就可以在工程目录下的"CalibFile" 文件夹中得到标定信息的文件。如果标定效果还不错,你就可以吧"#define CALIBRATION " 改成0,以后就不需要再标定,直接使用上一次的标定信息。你还需要把"#define ANALYSIS_MODE 1"这行代码放到stdafx.h中。 4,视频中使用的是10*7的棋牌格,共摄录40帧来计算摄像头的各种参数,如果你像使用其他棋盘格,可以在 "StereoFunctions.cpp"文件中修改相应参数。 5,如果你无法打开摄像头,可以在 "StereoGrabber.cpp"文件中修改代码“cvCaptureFromCAM(index)”中index的值。 6,About computing distance: it interpolates the relationship between depth-value and real-distance to third degree polynomial. So i used excel file "interpolation" for interpolation to find k1 to k4, you should find your own value of these parameters. 7,你可以通过调整控制窗口中各个参数的滑块,从而来得到更好的视差图。 8,在目录下的”distance“文件夹中,有计算距离信息的matlab代码。 9,如果你想了解基本的理论,可以看一下这个文档:http://scholar.lib.vt.edu/theses/available/etd-12232009-222118/unrestricted/Short_NJ_T_2009.pdf 视频中环境:vs2008,opencv2.1
### 双目摄像头点云生成方法及工具 #### 使用双目摄像头生成点云的方法概述 为了利用双目摄像头生成高质量的点云,通常采用基于立体匹配的技术路径。具体来说,通过调用OpenCV库中的Semi-Global Block Matching (SGBM)算法来计算左右图像之间的视差图[^2]。 一旦获得了精确的视差信息,就可以依据双目相机的几何模型将其映射至三维空间中,从而得到各个像素对应的3D坐标位置,最终形成完整的点云数据结构。 #### 关键步骤解析 ##### 获取校准参数 在实际操作前,必须先完成对双目摄像系统的精准标定工作。这一步骤至关重要,因为它直接影响到最后重建出来的点云精度。建议读者亲自实践这一环节以熟悉其中涉及的具体流程和技术要点[^3]。 如果因为某些原因无法自行获取合适的校准参数,则可以选择借助公开的数据集资源作为替代方案,比如Middlebury Stereo Datasets所提供的测试样本及其配套的预处理过的内外参配置文件。 ##### 计算视差图 接下来就是执行核心运算——即求解两幅同步拍摄的照片间存在的相对位移量(也称为“视差”)。这里推荐使用开源计算机视觉OpenCV提供的高效实现方式之一:SGBM算法来进行密集型视差估计任务。 ```cpp cv::Ptr<cv::StereoSGBM> sgbm = cv::StereoSGBM::create( minDisparity, numDisparities, blockSize, P1, P2, disp12MaxDiff, preFilterCap, uniquenessRatio, speckleWindowSize, speckleRange); sgbm->compute(imgL, imgR, disparity); ``` 上述代码片段展示了创建并初始化一个SGBM对象实例的过程,以及如何传入待配准的一对左、右视角影像资料以获得相应的视差分布矩阵。 ##### 转换为深度图与构建点云 有了可靠的视差测量结果之后,便可以根据已知的基线距离\(B\)、焦距\(f\)等物理属性轻松推导出场景物体离镜头的实际间距: \[ Z=\frac{f \cdot B}{d} \] 此处\(Z\)代表目标所在平面沿光轴方向上的投影长度;而\(d\)则表示对应于该处所测得的水平偏移程度。最后再结合原始RGB色彩通道的信息共同组装成带有颜色标注的空间矢量集合,也就是所谓的彩色点云形式。 ```python Q = np.float32([[1, 0, 0, -camera_matrix[0][2]], [0, 1, 0, -camera_matrix[1][2]], [0, 0, 0, camera_matrix[0][0]], [0, 0, -1 / baseline, 0]]) points_3D = cv.reprojectImageTo3D(disparity_map, Q) colors = cv.cvtColor(image_left, cv.COLOR_BGR2RGB) mask_map = disparity_map > disparity_map.min() output_points = points_3D[mask_map] output_colors = colors[mask_map] ``` 此Python脚本说明了怎样运用`reprojectImageTo3D()`函数配合重构后的重投影矩阵\(Q\)把二维平面上每一点的位置关系拓展到更高维度上去,并同时提取关联的颜色特征用于后续渲染显示目的。 #### 工具链支持 整个开发周期里离不开一系列辅助软件的支持和服务平台的帮助。除了前面提到的核心编程接口外,还可能涉及到其他第三方插件或者框架的选择应用,例如PCL(Point Cloud Library),它提供了丰富的API帮助开发者快速搭建起高效的点云处理流水线[^1]。 此外,在实验阶段往往也需要依赖特定的操作环境和硬件设施保障项目顺利推进。对于初学者而言,可以从简单的桌面级解决方案入手尝试,随着经验积累逐步过渡到更复杂的工业应用场景当中去探索更多可能性。
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