11、机器视觉技术：从传统方法到深度学习的全面解析

机器视觉技术：从传统方法到深度学习的全面解析

1. RGB - D 相机原理与局限性

1.1 RGB - D 相机工作原理

RGB - D 相机无论采用结构光还是飞行时间（ToF）技术，都需要向目标发射一束光（通常是红外光）。
- 结构光原理 ：相机根据返回的结构光图案计算物体与自身的距离。
- ToF 原理 ：相机向目标发射脉冲光，然后根据光束发射和返回之间的飞行时间确定物体与自身的距离。这与激光传感器原理类似，但激光通过逐点扫描获取距离，而 ToF 相机可以获取整个图像的像素深度，这体现了 RGB - D 相机的特点。

1.2 深度与颜色映射及点云生成

测量深度后，RGB - D 相机通常根据生产时各相机的位置完成深度和颜色图像素的配对，并输出相应的颜色图和深度图。在同一图像位置，我们可以读取颜色和距离信息，计算像素的 3D 相机坐标并生成点云。

1.3 RGB - D 相机的局限性

• 使用范围受限 ：使用红外进行深度测量的 RGB - D 相机易受阳光或其他传感器发射的红外光干扰，不适用于户外使用。同时，多台相机同时使用会相互干扰。
• 无法测量特定物体 ：对于具有透射性材料的物体，由于无法接收到反射光，无法测量这些点的位置。
• 成本和功耗问题 ：RGB - D 相机在成本和功耗方面存在一定劣势。

2. 传统