关于深度相机的精度问题

最新推荐文章于 2025-02-13 08:32:59 发布

听风轻咛

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分类专栏：深度学习文章标签： kinect Leap Motion

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jianin45/article/details/84063676

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本文分析了不同类型的深度相机，包括基于结构光的Kinect 1.0和Intel RealSense，双目的Leap Motion，以及光飞行时间法的Kinect 2.0。对比了它们的精度、适用范围和优缺点，如Kinect V2在3.5m内的精度优于V1，而Leap Motion平均精度为0.7mm。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

常用的三种类型的深度相机¹，大致分为以下三种：基于主动投射结构光的深度相机（如Kinect 1.0, Intel RealSense, Enshape, Ensenso等）、被动双目相机（如STEROLABS 推出的 ZED 2K Stereo Camera, Point Grey 公司推出的 BumbleBee）以及ToF²相机（如微软的Kinect 2.0, MESA 的 SR4000 , Google Project Tango 中使用的PMD Tech 的TOF相机，Intel 的 SoftKinect DepthSense, Basler基于松下的芯片开发的TOF相机以及国内一些初创公司基于TI的方案开发的TOF相机等等）

目前市面上常有的 3D 相机方案就就是下面3种，对应上面的：
(1) 结构光(Structured-light)，代表公司有奥比中光（国产，比较推荐，性价比可以，也有高分辨率的款），苹果(Prime Sense)，微软 Kinect-1，英特尔RealSense, Mantis Vision 等。
(2) 双目视觉(Stereo)，代表公司 Leap Motion， ZED，大疆;
(3) 光飞行时间法(TOF)，代表公司微软 Kinect-2，PMD，SoftKinect，联想Phab。

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