双目视觉原理知乎
双目视觉原理是指通过两只眼睛同时观察同一物体或场景，从而获得更加准确、立体的视觉信息的原理。人类的双目视觉系统在日常生活中发挥着重要的作用，不仅可以帮助我们感知深度和距离，还可以提供更加立体的视觉体验。在科学研究和工程应用中，双目视觉原理也被广泛应用于立体视觉、三维重建、深度估计等领域。
双目视觉原理的基础可以追溯到人类的视觉系统。人类的两只眼睛分别位于头部的两侧，因此可以同时观察到不同的视角。当两只眼睛同时观察同一物体时，它们会捕捉到不同的视角信息，并通过大脑的处理和比较，将这些信息融合成一个立体的视觉感知。这种立体视觉感知使我们能够更加准确地感知物体的形状、大小和距离，并且能够在空间中进行精确的定位和导航。
在科学研究和工程应用中，双目视觉原理被广泛应用于立体视觉的实现。立体视觉是指通过两个或多个摄像机同时拍摄同一场景，从而获取不同视角的图像信息，通过计算机的处理和分析，重建出场景的三维结构。这种技术可以应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域。例如，在机器人导航中，通过双目视觉系统可以获取环境的深度信息，帮助机器人感知障碍物和路径规划；在虚拟现实和增强现实中，双目视觉可以提供更加真实和逼真的视觉体验，增强用户的沉浸感和交互体验。
除了立体视觉，双目视觉原理还可以用于三维重建和深度估计。通过分析两个摄像机拍摄的图像信息，可以计算出场景中每个像素点的深度信息。这种技术在工业制造、医学影像等领域有着广泛的应用。例如，在工业制造中，通过双目视觉可以实现对产品表面的检测和缺陷分析；在医学影像中，双目视觉可以用于三维重建和立体图像的显示，帮助医生进行病情分析和手术规划。
双目视觉原理的应用还包括人机交互和安全监控等领域。通过双目视觉系统可以实现人机交互的自然化和智能化。例如，通过分析用户眼睛的注视点和视线方向，可以实现眼动追踪和视线交互，为用户提供更加智能和便捷的交互方式。在安全监控中，双目视觉可以用于人脸识别和行为分析，帮助实现智能安防和异常检测。
双目视觉原理是人类视觉系统的重要组成部分，也是科学研究和工程应用中的重要技术之一。通过双目视觉原理可以获取更加准确、立体的视觉信息，实现立体视觉、三维重建、深度估计等应用。双目视觉原理的应用广泛涉及机器人导航、虚拟现实、医学影像、工业制造、人机交互、安全监控等领域。随着科技的不断发展和创新，双目视觉原理的应用将会越来越广泛，为人类带来更加丰富和便捷的视觉体验。
双目视觉定位原理 双目视觉定位原理是一种常见的视觉定位原理，它是通过两个摄像头同时拍摄同一个物体的不同角度，再通过计算机图像处理技术将这些图像进行分析处理，从而确定目标物体的位置、大小、形态等信息。这种技术被广泛应用于机器人、无人机、自动驾驶汽车等领域，它的基本原理是通过双目视觉模拟人类眼睛的立体视觉效果，以实现对目标物体的快速准确识别和定位。 双目视觉定位原理的基本原理 双目视觉定位原理的基本原理是通过两个摄像头同时拍摄同一个物体的不同角度，再通过计算机图像处理技术将这些图像进行分析处理，从而确定目标物体的位置、大小、形态等信息。双目视觉定位系统主要由两个摄像头、镜头、图像采集卡、图像处理器和计算机组成。其中，两个摄像头被安装在一定距离的位置上，一般是左右两侧，成为双目视觉系统。当目标物体出现在两个摄像头的视野中时，它将在两个摄像头的图像中分别呈现出不同的位置和角度。计算机会对这些图像进行分析处理，通过计算两个图像之间的差异，确定目标物体的位置、大小、形态等信息，从而实现对目标物体的快速准确定位。 双目视觉定位原理的优势
双目视觉定位原理相比其他定位原理具有以下优势： 1.快速准确：双目视觉定位原理可以在短时间内快速准确地识别和定位目标物体，适用于高速运动物体的定位。 2.适应性强：双目视觉定位原理可以适应不同环境和光照条件下的定位需求，具有较高的灵活性和适应性。 3.精度高：双目视觉定位原理可以实现毫米级别的定位精度，可以满足高精度定位需求。 4.成本低：双目视觉定位原理不需要复杂的设备和技术，成本相对较低，适用于大规模应用。 双目视觉定位原理的应用领域 双目视觉定位原理可以广泛应用于机器人、无人机、自动驾驶汽车等领域。在机器人领域中，双目视觉定位原理可以用于机器人的自主导航、目标跟踪、障碍物避免等方面；在无人机领域中，双目视觉定位原理可以用于无人机的目标搜索、跟踪、拍摄等任务；在自动驾驶汽车领域中，双目视觉定位原理可以用于车辆的自主导航、障碍物检测、停车等方面。此外，双目视觉定位原理还可以应用于医疗、安防、航空航天等领域。 总结
双目视觉传感器的工作原理 双目视觉传感器是一种能够模拟人眼视觉的传感器，它可以通过两个摄像头来获取物体的三维信息。其工作原理类似于人眼，即通过两个不同位置的视角，通过计算两个视角之间的差异来推测物体的深度信息。 在双目视觉传感器中，两个摄像头的位置和朝向是非常关键的。它们的位置应该相对固定，且朝向应该是向前的，这样才能够最大限度地模拟人眼视觉。一般来说，双目视觉传感器会对两个摄像头进行校准，以确保它们的位置和朝向是准确的。 当双目视觉传感器开始工作时，它会同时捕捉两个摄像头所看到的图像。然后，它会将这些图像传输到计算机上进行处理。在处理过程中，计算机会先对两个图像进行匹配，以找出它们之间的共同点。然后，它会计算两个摄像头之间的差异，以推测物体的深度信息。 具体来说，计算机会首先对两个图像进行校准，以确保它们的比例和角度是相同的。然后，它会使用一种称为立体匹配的算法来找出两个图像之间的共同点。这个算法会比较两个图像中的像素，以找出它们之间的相似之处。一旦找到了共同点，计算机就可以计算出它们之间的距离。 在计算距离时，计算机会使用三角测量法。具体来说，它会将两个摄像头和物体之间的三角形进行计算，以推测物体的深度信息。这
个过程中，计算机会使用一些基本的三角函数，如正弦、余弦和正切。通过这些函数，计算机可以准确地计算出物体的深度信息。 总的来说，双目视觉传感器的工作原理非常类似于人眼。它使用两个摄像头来模拟人眼的视觉，然后通过计算机进行处理和分析。这种传感器可以广泛应用于机器人、自动驾驶和虚拟现实等领域，因为它可以准确地获取物体的深度信息，从而实现更加精确的控制和交互。
双目相机成像原理 1. 介绍 双目相机是一种通过两个摄像机同时获取场景图像的设备，它模拟了人眼的视觉系统，能够实现对三维场景的深度感知和测量。双目相机广泛应用于计算机视觉、机器人导航、虚拟现实等领域。本文将深入探讨双目相机的成像原理。 2. 单目成像原理 在了解双目相机之前，我们首先需要了解单目相机的成像原理。单目相机通过一个摄像机获取场景图像，其成像原理主要由以下几个方面组成： 2.1 光学系统 单目相机的光学系统由镜头和光圈组成，镜头负责将入射的光线聚焦到成像平面上，光圈则用于控制进入相机的光线量。 2.2 图像传感器 图像传感器是单目相机的核心部件，一般采用CCD或CMOS技术制造。它由一系列 光敏元件组成，能够将光线转化为电信号，并存储为数字图像。 2.3 曝光和快门 曝光和快门是指控制图像传感器对光线的敏感程度和感光时间的参数。曝光时间越长，图像亮度越高；而快门时间越短，图像的运动模糊程度越低。 2.4 像素 像素是图像传感器上的最小光敏单元，它记录了场景中的颜色和亮度信息。图像的分辨率取决于相机的像素数量，像素越多，图像细节越丰富。
3. 双目成像原理 3.1 立体视觉 双目成像的核心概念是立体视觉。立体视觉是人类利用两只眼睛同时观察场景来获取深度和距离信息的能力，双目相机模仿了这一过程。通过将两个摄像机分别放置在一定距离内，可以得到两张稍有差异的图像。 3.2 视差 视差是双目成像中的关键概念，它指两个摄像机观察同一点时图像中对应点的像素位置差异。根据视差原理，通过计算视差大小可以得到场景中不同点的深度信息。 3.3 标定 双目相机的标定是确定两个摄像机之间的几何关系以及摄像机内外参数的过程。常见的标定方法有张正友标定法、Tsai标定法等。通过标定，可以建立一对像素与实际三维空间点之间的映射关系。 3.4 视差图与深度图 视差图是指通过计算双目图像中的视差得到的二维图像。视差图可以直观地显示出场景中不同点的深度差异。深度图则是通过视差图进一步计算得到的三维场景深度信息。 4. 应用领域 双目相机的成像原理为其在多个领域的应用提供了基础。以下是几个常见的应用领域： 4.1 计算机视觉 双目相机在计算机视觉中广泛应用于深度感知、目标检测和跟踪等任务。利用双目相机可以实现对图像中物体的三维重建和测量。
双目成像原理(一) 双目成像 双目成像是计算机视觉领域中常用的一项技术，它模拟了人眼的双目视觉原理，通过两个摄像头拍摄同一物体，从而获得三维信息，实现深度感知和立体显示。本文将从浅入深地介绍双目成像的相关原理。 单目成像的局限性 在讲双目成像前，我们需要先了解一下单目成像的局限性。单目成像是指使用一台摄像机拍摄同一物体，得到二维图像信息。单目成像的缺陷在于，它无法获得物体的深度信息，只能得到二维信息，这就限制了它在很多场景下的应用，比如虚拟现实、机器人视觉、自动驾驶等领域。 双目成像原理 双目成像是通过两个摄像机同时拍摄同一物体并记录下不同的角度和距离信息，从而得到三维立体信息的一种技术。它的原理可以简述为： 1.两个摄像头同时拍摄同一物体，得到两张图片。 2.将两张图片进行匹配，找出对应的像素。
3.根据两个摄像头之间的距离及像素的匹配关系，确定 每个像素在三维空间中的位置。 4.利用三维数据创建虚拟场景，并将其展示在二维屏幕 上，实现立体显示。 双目成像的优势 相比单目成像，双目成像的优势主要在于： 1.获得了物体的深度信息，可以实现深度感知，更加精 准地识别物体，提高了识别准确率。 2.三维立体感更强，可以实现真正的立体显示，增加了 用户体验。 3.实现立体成像的多种方式，可以根据场景需求自由选 择不同方式，提高了适用性。 双目成像的应用 双目成像在计算机视觉领域有着广泛的应用，例如： 1.智能摄像头：可以通过双目成像技术实现智能分析、 目标跟踪和人脸识别等功能。 2.虚拟现实：可以通过双目成像技术实现更加真实的虚 拟现实体验，增加用户沉浸感。 3.自动驾驶：可以通过双目成像技术实现精准的障碍物 检测和跟踪，提高自动驾驶安全性。
双目视觉定位原理详解 1. 引言 双目视觉定位（Binocular Visual Localization），也被称为立体视觉定位，是一种通过两个相机获取场景深度信息，并根据这些信息确定相机在三维空间中的位置和姿态的技术。它是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于机器人导航、增强现实、视觉测量等领域。本文将从基本原理、算法流程和应用实例三个方面详细介绍双目视觉定位的原理。 2. 基本原理 双目视觉定位的基本原理是通过两个相机模拟人眼的双目视觉系统，利用视差（Disparity）来计算深度信息，进而确定相机在空间中的位置和姿态。下面将详细介绍双目视觉定位的基本原理。 2.1 立体几何 立体几何是双目视觉定位的基础。它描述了相机在三维空间中的位置和姿态，以及图像中物体的几何信息。在立体几何中，我们有以下几个重要的概念： •相机坐标系（Camera Coordinate System）：相机坐标系是相机所在位置的局部坐标系，以相机光心为原点，相机的X轴向右，Y轴向下，Z轴朝向场景。 •世界坐标系（World Coordinate System）：世界坐标系是场景的全局坐标系，以某个固定点为原点，一般选择一个或多个地面上的特征点作为参考。•相机投影（Camera Projection）：相机将三维空间中的点投影到二维图像平面上，形成相机图像。 •图像坐标系（Image Coordinate System）：图像坐标系是相机图像上的坐标系，原点通常位于图像的左上角，X轴向右，Y轴向下。 •像素坐标（Pixel Coordinate）：像素坐标是图像中的离散点，表示为整数坐标（x, y）。
双目视觉测距原理 同样，双目视觉测距系统中的两个摄像头也被安装在两个不同的位置，具有一定的视差。当两个摄像头同时拍摄同一物体时，每个摄像头会得到 一个二维图像，其中包含关于物体在摄像头视场中的位置信息。 在双目视觉测距系统中，首先需要进行摄像头标定以确定摄像头之间 的几何关系和内部参数。通过摄像头标定，可以得到摄像头的焦距、主点、畸变系数等参数。 然后，在图像处理过程中，需要识别和匹配摄像头图像中的特征点。 一般来说，特征点可以是一些突出的角点、边缘点或纹理点等。通过对图 像中的特征点进行匹配，可以计算出两个摄像头图像中同一特征点在像素 坐标系中的位置差异。 接下来，需要计算特征点对应的实际世界坐标。这可以通过摄像头的 几何参数和特征点在摄像头坐标系中的位置来实现。一旦得到了特征点的 像素坐标和实际世界坐标，就可以计算出特征点对应的视差（即两个摄像 头视角中的像素位置差异）。 通过视差，可以使用三角测量得到物体的深度信息。在测量过程中， 通常需要考虑一些误差源，如摄像头标定误差、特征点匹配误差和视差计 算误差等，以提高测量精度。 然而，双目视觉测距系统也存在一些局限性。首先，该方法对于难以 提取特征点的表面材质较为困难。此外，摄像头之间的基线距离越大，测 量的深度范围就越大，但相应的对于近距离物体的测量精度会降低。 总结而言，双目视觉测距原理是一种基于摄像头视差的三维视觉测量 方法，通过计算两个摄像头图像中物体位置的差异来测量物体距离。它可
以实现非接触式测量，提供相对准确的距离测量结果，但对于难以提取特征点的表面材质较为困难，并且受摄像头基线距离和测量精度的影响。
双目立体视觉原理 双目立体视觉是人类视觉系统利用双眼获取深度信息的一种视觉方式。在日常 生活中，我们常常利用双眼来感知物体的位置、距离和深度，这得益于双目立体视觉原理的作用。双目立体视觉原理是指人类通过左右两只眼睛同时观察同一物体，由于左右眼之间存在一定的视差，从而产生了深度信息，使我们能够感知到物体的立体形状和位置。 双目立体视觉原理的实现基于人类双眼之间的视差。当我们观察远处的物体时，左右眼所看到的图像几乎是一样的，视差较小；而当观察近处的物体时，左右眼所看到的图像会有较大的差异，视差较大。通过比较左右眼的视差，人类大脑能够计算出物体的距离和深度信息。 双目立体视觉原理在人类视觉系统中扮演着重要的角色。首先，双目立体视觉 使我们能够更准确地感知物体的位置和距离，这对于日常生活中的行走、操纵物体等活动至关重要。其次，双目立体视觉也为我们提供了更加生动和真实的视觉体验，使我们能够感受到物体的立体形状和空间位置，这对于艺术、设计和娱乐等领域具有重要意义。 在工程应用中，双目立体视觉原理也被广泛应用于计算机视觉、机器人技术等 领域。通过模拟人类双目视觉系统，计算机可以实现对物体的三维重建和深度感知，从而实现对环境的理解和感知。在机器人领域，双目立体视觉也被用于实现机器人的自主导航、避障和抓取等任务，为机器人赋予了更加灵活和智能的能力。 总的来说，双目立体视觉原理是人类视觉系统中一项重要的功能，它使我们能 够感知物体的立体形状和位置，为我们的日常生活、艺术创作和工程应用提供了重要的支持。随着科学技术的不断发展，双目立体视觉原理也将继续发挥着重要的作用，并为人类带来更加丰富和多彩的视觉体验。
双目立体视觉测距原理 双目立体视觉系统由两个相机组成，每个相机代表一个眼睛。相机之间的距离通常被称为基线（baseline）。在观察同一个目标时，两个相机会获取两个稍微不同的图像。这是因为两个相机的位置不同，导致从不同角度观察到的目标图像有所偏移。 基于这个差异，我们可以使用视差原理来计算目标的距离。视差是指两个眼睛在看同一个目标时，两个图像中相同物体之间的像素差异。这个差异是由于目标在三维空间中的位置和相机的视角造成的。我们可以通过比较两个图像的像素来计算出这个视差。 为了进行视差计算，我们首先需要进行图像配准。这意味着将两个图像对齐，使得相同的物体在两个图像中位置相同。这可以通过计算两个图像之间的特征点匹配来实现。一旦图像对齐完成，我们就可以计算图像中像素之间的视差。 计算视差的常见方法是使用极线约束（Epipolar constraint）和匹配算法。极线约束是指在双目视觉中，两个相机的对应像素点位于相应极线上。换句话说，一个像素只能与另一个图像中相同视线上的像素匹配。这个约束可以减少计算量并提高匹配的准确性。 匹配算法的选择取决于具体的应用需求和计算资源。一些常见的匹配算法包括块匹配（block matching）、图像金字塔（image pyramid）和灰度共生矩阵（gray-level co-occurrence matrix）方法。这些算法可以在图像中最佳匹配，并计算出视差值。
一旦获取了视差值，我们可以使用三角测量原理来计算目标的距离。三角测量基于几何原理，通过知道基线长度和视差值，我们可以计算出目标的距离。 双目立体视觉测距原理有许多应用。在工业领域，它可以用于机器人导航、三维重建和物体检测。在医疗领域，双目视觉可以用于辅助手术和视觉康复。在自动驾驶和无人机等领域，双目视觉可以帮助测量目标距离并进行障碍物检测。 总结起来，双目立体视觉测距原理利用两个相机观察同一目标，并计算出视差值来测量目标的距离。这种方法模拟了人眼的视觉系统，可以实现精确的三维深度感知。双目立体视觉测距在各种领域有着广泛的应用，并不断推动着计算机视觉和机器视觉技术的发展。
平行双目立体视觉是一种利用两个并行的摄像头来创建三维图像的技术。它通过比较两个或更多摄像头捕获的图像来确定场景中的距离和形状。这种技术通常用于计算机视觉和机器人视觉中，以实现物体识别、测量和导航。 基本构成： 1. 摄像头：这是双目立体视觉系统的核心，它负责捕捉场景的图像。通常，摄像头会安装在相同的距离和角度，以产生尽可能多的视差。 2. 图像处理：这部分包括对摄像头捕获的图像进行预处理，如去噪、对比度调整和色彩校正等。这些处理步骤有助于提高后续图像分析的准确性。 3. 特征匹配：这一步骤涉及到将两个摄像头的图像进行匹配，以确定它们之间的视差。通常使用特征检测算法，如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征），来识别图像中的关键点。 4. 深度计算：基于匹配的特征点，系统会使用一种算法来估计它们在三维空间中的位置。这通常涉及到三角测量，即通过两个摄像头的视差信息来计算深度。 5. 立体视觉系统：将两个摄像头的输出进行合并，形成一个立体视觉系统。这个系统可以提供场景的三维视图，包括物体的距离、形状和纹理等信息。 测量原理： 双目立体视觉的基本原理是基于视差，即两个不同角度观察到的图像之间的距离差异。在双目立体视觉系统中，这种差异被用来创建深度信息。具体来说： 1. 双目立体视觉系统中的摄像头捕获同一场景的图像时，由于存在视角、距离和光线条件等因素的差异，导致图像中的特征点在两个摄像头中的位置略有不同。 2. 通过比较这两个图像的特征点，系统可以确定这些特征点在三维空间中的相对位置。这个位置就是物体的距离和形状信息。 3. 基于这些信息，系统可以进一步推断出场景中其他物体的深度。这是因为人类的视觉系统可以根据双眼接收到的视差信息来推断物体的距离和形状。 需要注意的是，双目立体视觉的准确性受到许多因素的影响，如光源条件、镜头畸变和噪声等。因此，在实际应用中，通常会采用一些优化技术来提高系统的性能，如使用更先进的特征匹配算法、优化相机参数和采用稳健的深度计算方法等。
双目视觉成像原理 1.引言 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图。 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。 2.双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示，图中分别以下标L和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点A(X，Y，Z)在左右摄像机的成像面C L和C R上的像点分别为al(ul，vl)和ar(ur，vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心Ol和Or的连线，即投影线alOl和arOr，它们的交点即为世界空间中的对象点A(X，Y，Z)。这就是立体视觉的基本原理。 图1：立体视觉系统 3.双目立体视觉相关基本理论说明 3．1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图2所示为简单的平视双目立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图2所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图2中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv的u轴
双目视觉测距原理 一、引言 双目视觉测距是一种通过两个摄像头来获取深度信息的技术，它广泛应用于机器人、无人驾驶、AR/VR等领域。本文将详细介绍双目视觉测距的原理。 二、基本原理 双目视觉测距是基于三角测量原理实现的。两个摄像头之间的距离已知，通过对同一个物体在两个视野中的像素坐标进行计算，可以得到该物体在空间中的位置。 三、立体匹配 立体匹配是双目视觉测距中最关键的环节。它指的是将左右两个图像中对应点进行匹配，找到它们之间的对应关系。这个过程需要解决以下问题： 1. 视差：左右眼看到同一个物体时，由于两个眼睛之间的距离不同，所以它们所看到的图像有所不同。这种差异就是视差。通过计算视差可以得到物体与摄像头之间的距离。 2. 匹配：如何找到左右图像中对应点？这需要考虑到光照、纹理等因
素。 3. 多解性：当存在多个物体时，如何避免匹配出错？ 四、视差计算 视差计算是双目视觉测距的核心。它通过计算两个图像中对应点之间的像素差异来得到物体与摄像头之间的距离。 1. BM算法：BM算法是一种基于区域匹配的方法。它将图像分成若干个小块，然后在每个小块内进行匹配。这种方法适用于纹理丰富的场景。 2. SGM算法：SGM算法是一种快速而准确的立体匹配算法。它将左右图像中的每个像素都看作一个节点，然后通过动态规划来求解最优路径。 3. CNN算法：近年来，深度学习技术在双目视觉测距中得到了广泛应用。通过训练神经网络，可以实现更加准确和稳定的立体匹配。 五、误差分析 双目视觉测距存在着多种误差，包括： 1. 视差误差：由于光照、纹理等因素的影响，视差计算存在误差。
2. 系统误差：由于摄像头本身存在畸变等问题，会导致系统误差。 3. 运动误差：当物体或摄像头发生运动时，会导致视差计算出现误差。 六、应用场景 双目视觉测距广泛应用于机器人、无人驾驶、AR/VR等领域。具体应 用场景包括： 1. 机器人导航：通过双目视觉测距可以实现机器人的自主导航。 2. 无人驾驶：双目视觉测距可以用于无人车辆的障碍物检测和避障。 3. AR/VR：通过双目视觉测距可以实现虚拟现实场景中的真实感和立 体效果。 七、总结 双目视觉测距是一种基于三角测量原理的技术，它通过计算左右图像 中对应点之间的像素差异来得到物体与摄像头之间的距离。在实际应 用中，需要考虑到立体匹配、误差分析等问题。
Bumblebee 双目测量根本原 理 .双目视觉原理: Y left =Y right =Y ,那么由三角几何关系得到: Y 二 / Z c 那么视差为了：D isparity = X 部-X 即吊.由此可计算出特征点 P 在相机坐标系下的三维 设两摄像机在同一时刻观看空间物体的同一特征点 Pg, y c ,z c ),分别在“左眼〞和“右 眼〞上获取了点P 的图像,它们的图像坐标分别为了 p 部 = (X left "left ) , p right =(X right , Y right ). 现两摄像机的图像在同一个平面上,那么特征点 P 的图像坐标 Y 坐标相同,即 X left =f Xc Z c X rig ht = f (X c - B) Z c (1-1) 其中基线距B=两摄像机的投影中心连线的距离；相机焦距为了 f .
坐标为了: 就可以参加上述运算,从而获取其对应的三维坐标. 二.立体视觉测量过程 1. 图像获取 (1) 单台相机移动获取 (2) 双台相机获取：可有不同位置关系(一直线上、一平面上、立体分布) 2. 相机标定：确定空间坐标系中物体点同它在图像平面上像点之间的对应关系. (1) 内部参数：相机内部几何、光学参数 (2) 外部参数：相机坐标系与世界坐标系的转换 3. 图像预处理和特征提取 预处理：主要包含图像比照度的增加、随机噪声的去除、滤波和图像的增加、伪彩色处 特征提取：常用的匹配特征主要有点状特征、线状特征和区域特征等 4. 立体匹配：根据对所选特征的计算,建立特征之间的对应关系,将同一个空间物理点在 不同图像中的映像 点对应起来. 立体匹配有三个根本的步骤组成： 1)从立体图像对中的一幅图像如左图上选择与实际物 理结构相应的图像特征；2)在另一幅图像如右图中确定出同一物理结构的对应图像特征； 3) 确定这两个特征之间的相对位置,得到视差.其中的步骤 2是实现匹配的关键. 5. 深度确定 通过立体匹配得到视差图像之后,便可以确定深度图像,并恢复场景 3-D 信息. 三.Triclops 库中的数据流程 Triclops 库中的数据流程如下列图所示.系统首先从相机模型中获得 raw 格式的图像,最 终将其处理成深度图像.在系统中有两个主要的处理模块. 第一个处理模块是一个应用了低 X, 'C B -X le^ D isp arity D isp a rity z, ■c D isp arity 因此,左相机像面上的任意一点只要能在右相机像面上找到对应的匹配点, (1-2) 就可以确定 出该点的三维坐标.这种方法是完全的点对点运算,像面上所有点只要存在相应的匹配点,