双目视觉测距原理
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发布时间：2022-04-20 07:34
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热心网友
时间：2022-05-13 01:04
先通过图像匹配进行目标识别（各种车型、行人、物体等），再通过目标在图像中的大小去估算目标距离。这就要求在估算距离之前首先对目标进行准确识别，是汽车还是行人，是货车、SUV还是小轿车。准确识别是准确估算距离的第一步。要做到这一点，就需要建立并不断维护一个庞大的样本特征数据库，保证这个数据库包含待识别目标的全部特征数据。比如在一些特殊地区，为了专门检测大型动物，必须先行建立大型动物的数据库；而对于另外某些区域存在一些非常规车型，也要先将这些车型的特征数据加入到数据库中。如果缺乏待识别目标的特征数据，就会导致系统无法对这些车型、物体、障碍物进行识别，从而也就无法准确估算这些目标的距离。
单/双目方案的优点与难点
从上面的介绍，单目系统的优势在于成本较低，对计算资源的要求不高，系统结构相对简单；缺点是：（1）需要不断更新和维护一个庞大的样本数据库，才能保证系统达到较高的识别率；（2）无法对非标准障碍物进行判断；（3）距离并非真正意义上的测量，准确度较低。
双目检测原理：
通过对两幅图像视差的计算，直接对前方景物（图像所拍摄到的范围）进行距离测量，而无需判断前方出现的是什么类型的障碍物。所以对于任何类型的障碍物，都能根据距离信息的变化，进行必要的预警或制动。双目摄像头的原理与人眼相似。人眼能够感知物体的远近，是由于两只眼睛对同一个物体呈现的图像存在差异，也称“视差”。物体距离越远，视差越小；反之，视差越大。视差的大小对应着物体与眼睛之间距离的远近，这也是3D电影能够使人有立体层次感知的原因。
上图中的人和椰子树，人在前，椰子树在后，最下方是双目相机中的成像。其中，右侧相机成像中人在树的左侧，左侧相机成像中人在树的右侧，这是因为双目的角度不一样。再通过对比两幅图像就可以知道人眼观察树的时候视差小，而观察人时视差大。因为树的距离远，人的距离近。这就是双目三角测距的原理。双目系统对目标物体距离感知是一种绝对的测量，而非估算。
理想双目相机成像模型
根据三角形相似定律：
根据上述推导，要求得空间点P离相机的距离（深度）z，必须知道：
1、相机焦距f，左右相机基线b（可以通过先验信息或者相机标定得到）。
2、视差 ：，即左相机像素点(xl, yl)和右相机中对应点(xr, yr)的关系，这是双目视觉的核心问题。
重点来看一下视差（disparity），视差是同一个空间点在两个相机成像中对应的x坐标的差值，它可以通过编码成灰度图来反映出距离的远近，离镜头越近的灰度越亮；
极线约束
对于左图中的一个像素点，如何确定该点在右图中的位置？需要在整个图像中地毯式搜索吗？当然不用，此时需要用到极线约束。
如上图所示。O1，O2是两个相机，P是空间中的一个点，P和两个相机中心点O1、O2形成了三维空间中的一个平面PO1O2，称为极平面（Epipolar plane）。极平面和两幅图像相交于两条直线，这两条直线称为极线(Epipolar line)。
P在相机O1中的成像点是P1，在相机O2中的成像点是P2，但是P的位置是未知的。我们的目标是：对于左图的P1点，寻找它在右图中的对应点P2，这样就能确定P点的空间位置。
极线约束（Epipolar Constraint）是指当空间点在两幅图像上分别成像时，已知左图投影点p1，那么对应右图投影点p2一定在相对于p1的极线上，这样可以极大的缩小匹配范围。即P2一定在对应极线上，所以只需要沿着极线搜索便可以找到P1的对应点P2。
热心网友
时间：2022-05-13 02:22
热心网友
时间：2022-05-13 03:57
问题：
比如两个相机可以各自转动，相距M，且各自可以进行角度转换和平移，远处一个光点，求距离。
解答：
1、两个相机，都左右转到，直到成像在自己的中心点，记录各自角度a和b
2、以上做完，自然形成一个面，两个相机，目标点
3、平面几何，现在有一个M和a、b，就求距离，就是个初中三角函数问题了
