双目测距原理


双目测距基本原理:

如图,P是待测物体上的某一点,OR与OT分别是两个相机的光心,点P在两个相机感光器上的成像点分别为P和P’(相机的成像平面经过旋转后放在了镜头前方),f为相机焦距,B为两相机中心距,Z为我们想求得的深度信息,设点P到点P’的距离为dis,则:

       

根据相似三角形原理:

       

可得:

       

公式中,焦距f和摄像头中心距B可通过标定得到,因此,只要获得了(即,视差d)的值即可求得深度信息。

双目测距实际操作分4个步骤:相机标定——双目校正——双目匹配——计算深度信息。

相机标定:摄像头由于光学透镜的特性使得成像存在着径向畸变,可由三个参数k1,k2,k3确定;由于装配方面的误差,传感器与光学镜头之间并非完全平行,因此成像存在切向畸变,可由两个参数p1,p2确定。单个摄像头的定标主要是计算出摄像头的内参(焦距f和成像原点cx,cy、五个畸变参数(一般只需要计算出k1,k2,p1,p2,对于鱼眼镜头等径向畸变特别大的才需要计算k3))以及外参(标定物的世界坐标)。而双目摄像头定标不仅要得出每个摄像头的内部参数,还需要通过标定来测量两个摄像头之间的相对位置(即右摄像头相对于左摄像头的旋转矩阵R、平移向量t)。

双目校正:双目校正是根据摄像头定标后获得的单目内参数据(焦距、成像原点、畸变系数)和双目相对位置关系(旋转矩阵和平移向量),分别对左右视图进行消除畸变和行对准,使得左右视图的成像原点坐标一致(CV_CALIB_ZERO_DISPARITY标志位设置时发生作用)、两摄像头光轴平行、左右成像平面共面、对极线行对齐。这样一幅图像上任意一点与其在另一幅图像上的对应点就必然具有相同的行号,只需在该行进行一维搜索即可匹配到对应点。
双目匹配:双目匹配的作用是把同一场景在左右视图上对应的像点匹配起来,这样做的目的是为了得到视差图。双目匹配被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题。得到视差数据,通过上述原理中的公式就可以很容易的计算出深度信息。


转自:http://m.blog.youkuaiyun.com/article/details?id=52829190




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
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