通过两幅图片进行精确测量通常可以采用基于计算机视觉的立体视觉方法，以下是具体步骤和相关原理：
### 相机标定
在进行测量之前，需要对相机进行标定，以确定相机的内部参数（如焦距、主点坐标等）和外部参数（相机的位置和姿态）。常用的相机标定方法是张正友标定法，它使用一系列不同角度拍摄的棋盘格图像来计算相机的参数。以下是使用Python和OpenCV库进行相机标定的示例代码：
```python
import cv2
import numpy as np
import glob
# 棋盘格内角点数
pattern_size = (9, 6)
# 准备对象点，如 (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(8,5,0)
objp = np.zeros((pattern_size[0]*pattern_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)
# 存储对象点和图像点的数组
objpoints = [] # 3d points in real world space
imgpoints = [] # 2d points in image plane
# 读取所有棋盘格图像
images = glob.glob('calibration_images/*.jpg')
for fname in images:
img = cv2.imread(fname)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 查找棋盘格角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, pattern_size, None)
# 如果找到，添加对象点和图像点
if ret == True:
objpoints.append(objp)
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)
corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria)
imgpoints.append(corners2)
# 绘制并显示角点
cv2.drawChessboardCorners(img, pattern_size, corners2, ret)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(500)
cv2.destroyAllWindows()
# 进行相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
```
### 特征匹配
在两幅图片中找到对应的特征点，常用的特征提取和匹配算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。以下是使用OpenCV的SIFT算法进行特征匹配的示例代码：
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取两幅图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)
# 创建SIFT对象
sift = cv2.SIFT_create()
# 检测关键点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
# 创建FLANN匹配器
FLANN_INDEX_KDTREE = 1
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
search_params = dict(checks = 50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 应用比率测试
good = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good.append(m)
```
### 计算基础矩阵和本质矩阵
通过特征匹配的结果，可以计算基础矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix），从而得到两幅图像之间的几何关系。以下是计算基础矩阵和本质矩阵的示例代码：
```python
# 获取匹配点的坐标
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
# 计算基础矩阵
F, mask = cv2.findFundamentalMat(src_pts, dst_pts, cv2.FM_8POINT)
# 计算本质矩阵
E = np.dot(np.dot(mtx2.T, F), mtx1)
```
### 三角测量
利用相机的内外参数和特征匹配的结果，通过三角测量的方法计算出特征点在三维空间中的坐标。以下是使用OpenCV进行三角测量的示例代码：
```python
# 计算投影矩阵
P1 = np.dot(mtx1, np.hstack((np.eye(3), np.zeros((3, 1)))))
P2 = np.dot(mtx2, np.hstack((R, t)))
# 进行三角测量
points_4d = cv2.triangulatePoints(P1, P2, src_pts.T, dst_pts.T)
points_3d = points_4d[:3, :] / points_4d[3, :]
```
### 测量距离
在得到三维空间中的坐标后，可以计算任意两点之间的距离，从而实现精确测量。以下是计算两点之间距离的示例代码：
```python
# 计算两点之间的距离
point1 = points_3d[:, 0]
point2 = points_3d[:, 1]
distance = np.linalg.norm(point1 - point2)
```
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1162
