双目相机基本原理

最新推荐文章于 2025-03-15 18:02:01 发布
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文章标签： opencv 计算机视觉 深度学习 图像处理 人工智能
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本文介绍了双目相机的工作原理，重点讨论了视差、深度及其关系。深度可以通过两摄像头间的基线、焦距和视差计算得出。极平面和极线的概念帮助理解图像对应点的寻找，而极线约束则提高了匹配效率。当摄像头不共面时，单应性矩阵用于校正图像，实现有效匹配。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

双目相机基本原理

双目图像

在这里插入图片描述
如图所示，双目图像就是通过左右两个摄像头拍摄的图片，存在一定视差

视差

视差就是指，同一像素在两张图片上位置的差距。举例来说，看下面这张图，我们聚焦在同一像素点，摩托车后视镜上。在左图，该像素点坐标是（80，150），右图是（35，150），那该图的视差就是80-35=45
在这里插入图片描述

深度

深度就是指实际物体到摄像头的距离

深度与视差之间的关系

在这里插入图片描述
这是根据一个博主的图我自己补充的，根据公式推导（依据相似三角形），可以得到最后的视差与深度的公式。深度等于两摄像头之间的距离乘上焦距除以视差

极平面

极平面就是由左右摄像头以及物体三点组成的平面

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joerHui
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Camera：双目成像原理
Zhengyangxinn的博客
04-06 4395
参考文章 1、理想双目相机成像模型计算深度基本原理 左右两个相机位于同一平面（光轴平行），且相机参数（如焦距f）一致。 深度：z = f * b / d 计算深度所需数据如下 (1)、基线 b、焦距 f 可通过相机标定获得。 (2)、相机视差d，即左相机的每个像素点(xl, yl)和右相机中对应点(xr, yr)的对应关系，可通过极线约束及图像匹配算法对两个相机的像素点进行快速地匹配。 极线约束 极线约束（Epipolar Constraint）就是指在理想模型下，当同一个空间点在两幅图像上分别成像时，已
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双目视觉小记
qq_45670407的博客
03-15 856
双目视觉（Stereo Vision）是一种模仿人眼视觉系统的计算机视觉技术，利用两台摄像机从不同角度拍摄同一场景，通过图像处理和三维重建来获取场景的深度信息。通过校正、匹配、三角测量等步骤，我们可以从双目图像恢复三维信息，并应用于自动驾驶、机器人、AR/VR 领域。：由于两台摄像机（或人眼）存在一定的间距，观察同一物体时，左右图像上的对应点会出现一定的偏移量，该偏移量与物体距离相关。立体匹配的目标是在左右图像中找到对应点，以计算视差。：在一定窗口大小内计算左图像中的块与右图像中各块的相似性，常用。
双目成像原理
涵涵啦啦啦的博客
11-06 1万+
本文主要从宏观上讲述了双目成像的各个步骤，从宏观上了解双目成像原理，阐述了四大坐标系的相互转化关系。同时也发表了一些自己对双目成像原理的感悟以及觉得能够有所改进的地方。
双目相机模型原理
TimeRiverForever的博客
05-26 2896
立体成像概述 我们对双眼的立体成像能力非常熟悉，但是在计算机软件中，我们可以模仿这种能力到什么程度呢？实际上，计算机是通过寻找两个成像仪上的对应点来完成这个任务。其原理是：查找某个点在两张图片的对应点，通过其和摄像机基线之间的距离进行计算，可以得到这个点的三维位置。尽管两张图片的对应点的搜索计算量比较高，但我们可以利用几何知识，限定搜索的范围，降低计算量。因此，使用双目相机进行立体成像包括以下4个步骤： 去畸变：使用数学方法消除径向和切向的畸变 机位标定：调整两个相机的角度和其之间的距离，保证两个相机输出
机器视觉基础—双目相机
xiaoxu的博客
11-03 5966
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。
【双目视觉标定】——1原理与实践
弱冠而立的博客
11-01 4170
总体上，为了用数学描叙相机的成像，即将三维世界的物体转化为数字的图像，我们一般将其分为以下四个步骤（下图源于知乎）：其中刚体变换需要用到相机的外参，透视投影需要用到针孔模型和相机内参中的焦距参数，畸变校正很显然需要使用两种畸变模型和对应的畸变系数，最后数字化图像则需要使用相机内参中剩余参数。传统标定方法需要标定参照物，参照物的参数已知，然后分析拍摄到的参照物图像，求得相机参数，传统方法操作相对复杂，但精度较高。
双目成像及双目相机标定原理整理1
08-04
双目成像及双目相机标定原理是计算机视觉中的一种基本技术，用于计算机视觉和机器人应用中的三维重建和视觉SLAM。下面是该技术的详细知识点： 一、双目测距原理 双目测距原理是基于双目相机的视差原理，通过计算...
Bumblebee双目测量基本原理
04-28
### Bumblebee双目测量基本原理 #### 一、双目视觉原理 **双目立体视觉三维测量**基于视差原理。此原理的核心是利用两个摄像头（或一个摄像头在不同位置拍摄两次）来获取同一场景的不同视角图像，通过比较这些图像...
双目相机测距程序，双目相机测距程序
04-19
双目相机测距的基本原理是基于立体视觉理论。首先，两个相机以一定的基线距离平行放置，当它们同时拍摄同一场景时，由于物体在两个相机的成像位置存在差异（即视差），可以根据这两个不同视角的图像计算出物体的深度...
双目测距原理
smileindark的专栏
02-29 1468
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。
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利用双目视觉原理求出匹配点深度信息
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在C++下，利用Opencv的库，首先通过Sift找出左右图的匹配点，之后通过Ransac和knn算法剔除错误匹配点后，最后求出匹配点对的深度信息
一些双目相机的总结比较（realsense，mynteye，zedmini）
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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。
双目相机获取深度原理
有人物联网的博客
09-28 5942
双目相机一般由左眼和右眼两个水平放置的相机组成。当然也可以做成上下两个目，但我们见到的主流双目都是做成左右的。在左右双目的相机中，我们可以把两个相机都看作针孔相机。它们是水平放置的，意味两个相机的光圈中心都位于x轴上。它们的距离称为双目相机的基线（Baseline,记作b），是双目的重要参数。双目相机一般由左眼和右眼两个水平放置的相机组成。当然也可以做成上下两个目，但我们见到的主流双目都是做成左右的。在左右双目的相机中，我们可以把两个相机都看作针孔相机。它们是水平放置的，意味两个相机的光圈中心...
双目摄像头和单目摄像头_双目摄像头测距原理
weixin_36470210的博客
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所属数学领域（本质）：几何因（意义）：单目摄像头无法求除某一个点的深度，在一条直线上的投影，在单目摄像头中都是同一个点，因此要通过双目摄像头求出某一个景物点的深度z。概念1. 点1.1 左成像点：PL1.2 右成像点：PR1.3左光圈中心 OL1.4右光圈中心 OR1.5景物点P2.距离2.1.基线b：两个摄像头光圈中心之间的距离2.2左侧光心与左侧成像点距离 uL2.3右侧光心与右侧成像点距离 ...
双目视觉（双目相机）
m0_74137224的博客
04-22 1809
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。
双目相机原理
最新发布
03-18
### 双目相机的工作原理 双目相机是一种基于计算机视觉技术的设备，其核心功能在于通过模拟人类双眼的立体视觉机制来实现深度感知和三维重建。以下是关于双目相机工作原理的具体说明： #### 基本概念 双目相机由两个平行排列的摄像头组成，这两个摄像头之间存在一定的基线距离 \(B\)。当目标物体被拍摄时，每个摄像头都会捕捉到该物体的不同视角图像。由于视差的存在，同一物体在两张图像中的位置会有所不同。 根据几何光学理论以及相似三角形的关系[^1]，可以通过计算视差（Disparity, 表示同一物体在左右图像上的像素偏移量）来估计目标的距离。具体公式如下所示： \[ Z = \frac{f \cdot B}{D} \] 其中： - \(Z\) 是目标物与相机之间的实际距离； - \(f\) 是摄像机镜头的有效焦距； - \(B\) 是两台摄像机中心点间的水平间距（即基线长度）； - \(D\) 则代表所测得的视差值。 #### 数据处理流程 为了获取场景中各点的确切坐标信息，在完成原始图片采集之后还需要经历以下几个重要环节的数据运算过程: 1. **校正内外参数**: 对每只眼睛单独做标定操作以确定各自的内部属性(比如焦距、主点等)，并求解相对姿态关系。 2. **特征匹配**: 寻找左图右图间对应同一点的最佳候选者集合，并建立关联映射表。 3. **视差图生成**: 结合上述成果构建整幅画面范围内逐像素级别的差异分布状况图表——也就是常说的“disparity map”。 4. **三维重构**: 应用前述提到过的数学模型转换逻辑最终还原出完整的空间结构描述形式。 ```python def calculate_depth(disparity, baseline, focal_length): """ Calculate depth from disparity using the formula Z = (f * B) / D. :param disparity: Disparity value between two images. :param baseline: Distance between the two cameras. :param focal_length: Focal length of the camera lenses. :return: Depth or distance to the object. """ if disparity == 0: return float('inf') # Avoid division by zero when there is no disparity depth = (focal_length * baseline) / disparity return depth ``` 以上就是有关于如何利用一对同步工作的成像单元配合相应算法达成精确测量目的的整体思路概述。
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