实验步骤：1.相机标定（在Matlab中完成）；2.立体校正；3.立体匹配；采用SGBM立体匹配算法进行视差计算4.深度图计算；得到视差图后，就可以计算目标点的深度值，也就是目标点离相机的实际距离先贴几张实验图立体校正深度图下面直接贴代码：#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
author: jianbin
time:2022/10/5
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2023-07-01 14:52:48
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文章目录1.测距公式2.参数解析3.备注信息 1.测距公式双目测距公式：dis=f*b/disp2.参数解析dis:距离信息，描述相机到目标点深度数据 f:相机焦距，焦距信息为像素距离 b:双目相机之间距离（厘米） disp:视差矩阵3.备注信息视差就是从有一定距离的两个点上观察同一个目标所产生的方向差异。从目标看两个点之间的夹角，叫做这两个点的视差角，两点之间的连线称作基线。只要知道视差角度和
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2023-09-21 22:32:43
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双目测距的基本原理如上图所示，双目测距主要是利用了目标点在左右两幅视图上成像的横向坐标直接存在的差异（即视差 ）与目标点到成像平面的距离Z存在着反比例的关系：Z=fT/d。“@scyscyao ：在OpenCV中，f的量纲是像素点，T的量纲由定标板棋盘格的实际尺寸和用户输入值确定，一般是以毫米为单位（当然为了精度提高也可以设置为0.1毫米量级），d=xl-xr的量纲也是像素点。
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2023-09-24 22:00:52
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效果输入： 左图 右图 输出：
视差图
深度图 实现了鼠标点击图片中的位置，显示其深度。
点云 其他例子点云： bicycle motorcycle 使用自己的双目摄像头拍摄的图片： bottle laptop 由于摄像头不是很好，所以最后效果没有数据集的好，但大致能分辨出物体。 代码stereoConfig.py# -*-
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2023-12-18 05:50:25
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在做SLAM时，希望用到深度图来辅助生成场景，所以要构建立体视觉，在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理。立体标定应用标定数据转换成深度图标定在开始之前，需要准备的当然是两个摄相头，根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定，我是按平行来进行固定的(如果为了追求两个双目图像更高的生命度，也可以将其按一定钝角固定，这样做又限制了场景深度的扩展，根据实际需求选
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2023-09-13 12:48:11
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1. 简介: /*******************************************************************
本项目是使用单目摄像头实现距离的测量，首先单目摄像头与kinect等深度摄像头最大
的区别是无法有效获取深度信息，那就首先从这方面入手，尝试通过图像获取摄像头与人的距
离。
在网上看了几天关于摄像头标定和摄像头焦距等原理的文章，然后通
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2024-02-29 10:01:24
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基于OpenCV的双目测距系统实现The BinocularMeasure System Based on OpenCVAbstract:This passage mainly describes how to measure distanceby two camera,which bases on OpenCV library.Key words: OpenCV; Measure Distanc
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2023-11-10 11:22:02
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文章目录单目测距在kitti数据集中的测试结果C++工程原理代码注释其他视觉测距算法-基于相似三角形的单目测距算法原理代码参考资料 单目测距在kitti数据集中的测试结果C++工程原理使用yolo进行2D图像目标检测+目标大小姿态估计网络+目标3D中心点解算模块实现单目测距。其中2D目标检测和大小姿态估计Apollo使用caffe框架进行构建深度学习模型，这部分的代码Apollo未开源，不在本文
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2024-05-13 10:44:52
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简单的单目测距原理单目测距，即用一个摄像头实现测距。一个简单的原理是利用小孔成像，原理图如下： 其中是图片上物体的像素宽度，是焦距，是物体距离摄像头的实际距离，是物体实际宽度。根据相似三角形原理，可得 则物体距摄像头的距离 其中，可以测量得到，通过图片也可以获得，焦距是摄像头的参数，这样就可以计算出物体的距离了。如果焦距未知，可以先用一张图片计算出焦距，即 需要先实际测量物体的距离，代入即可得到焦
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2024-01-14 19:32:12
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# Python双目测距
## 引言
双目视觉测距技术是一种通过两个相机模拟人眼来获取深度信息的技术。它可以在机器视觉、自动驾驶、三维重建等领域中得到广泛应用。在本文中，我们将介绍使用Python进行双目测距的基本原理和示例代码。
## 原理
双目测距的基本原理是通过两个相机获取到同一场景的两幅图像，然后通过计算两个图像之间的差异来估计物体的深度。这个差异可以通过图像的特征点匹配来计算得到
原创
2023-10-24 04:47:41
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前言在系列七中，我们提到了train.py中实际上只有两行训练相关的代码，第一行是Trainer构造函数的调用，主要是初始化和数据集的构建，系列七主要是对这个过程进行了梳理。第二行是Trainer成员函数train的执行，这个是训练真正执行部分，本文着重来对它进行分析。训练数据集按batch来加载def train(self):
"""Run the entire training
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2024-05-16 03:30:19
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在OpenCV3中，StereoBM算法发生了比较大的变化，StereoBM被定义为纯虚类，因此不能直接实例化，只能用智能指针的形式实例化，也不用StereoBMState类来设置了，而是改成用bm->set...的形式。（转载请注明出处）详细参数代码请查看链接另外，双目标定，立体匹配和测距的原理网上的已经很全啦，就不多啰嗦啦。使用的matlab自带的标定工具箱进行的标定。下面就
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2023-10-19 12:29:27
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双目相机测距是一种常用的计算机视觉技术，它利用两个摄像头同时拍摄同一场景，通过测量两个摄像头视野中同一物体在图像上的像素差异，从而计算出物体距离的方法。具体原理如下：双目相机的构成双目相机由两个摄像头组成，通常摆放在一定距离内，这个距离称为基线距离。两个摄像头同时拍摄同一场景，形成两张 2D 图像。视差测量当同一个物体同时出现在左右两张图像中时，由于摄像头之间的基线距离，它在两个图像中的位置会有所
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2024-05-24 17:23:39
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1 前言今年参加了十五届研电赛，前天刚提交了作品，还有几天就答辩了，趁这几天总结一下这一个多月的收获。本次研电赛作品为汽车行驶防碰撞系统，主要面向大型汽车在低速行驶场景下的防碰撞问题，通过双目相机测量驾驶员视野盲区中主要障碍物与车身之间的最近距离，以及检测盲区视野中是否出现行人，并通过显示屏实时显示检测画面和扬声器语音播放的方式及时警示驾驶员，防止车辆发生碰撞事故。针对的大型汽车有客运汽车、大货车
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2024-06-14 10:10:37
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基于双目图像的视差估计方法研究及实现第一章 绪论1.1 课题的研究背景与意义1.2 双目视差估计的研究现状1.2.1 传统立体匹配方法研究现状1.2.2 统计学习方法研究现状1.2.3 深度学习方法研究现状 第一章 绪论1.1 课题的研究背景与意义侵权删，请联系。 1、最早出现的非接触测量技术：基于红外光、超声波、雷达等非光学仪器 原理：仪器主动发出信号，利用收到回波的时间来计算距离。 假设光速为
# 单目测距与Python实现
在计算机视觉领域，测距是一个重要的课题，尤其是在机器人导航和无人驾驶汽车中。单目测距是指利用单个摄像头进行距离的估计。这种方法通常依赖于物体的大小、相机内参、物体的高度等信息。在本文中，我们将探讨如何使用Python实现简单的单目测距，并通过示例代码进行演示。
## 单目测距的原理
在单目视觉中，物体的大小和距离是成反比的关系。通过已知物体的真实高度以及在图像
1.实例目标学习OpenCV也一月有余了，遂想进行一个双目测距的简单实验，先解决从无到有，再解决锦上添花。该实例背景较为简单，目标是测量红色盖子的长和宽，左摄像机原始图如下： 2.处理流程3.实例效果合成图 画出过左照片中交点的水平直线(绿色)，发现对应点几乎在一条直线上，说明匹配度较高（点击查看原图）最终结果 红色盒子有一条棱，实际上检测的是棱上面的宽度，可以看出绿
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2024-04-27 18:42:37
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文章目录一、双目视觉模型二、双目标定三、消除畸变与图像校正（1） 图像校正（2）图像校正四. 双目匹配 一、双目视觉模型由上一节：摄像机原理及坐标系转换 可知，单个相机的像素坐标系与相机坐标系的关系为： 仅仅通过以上的矩阵关系，是无法准确求出目标点的三维位置的，可见单目测距是有局限性的。更一般地，通常会通过双目视觉系统来模拟人的“双眼”，从而判断距离的远近。在双目视觉的实际应用中，大多数均采用基
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2024-01-12 08:34:50
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在此先附上一串简单的机器人测距代码此代码适于用做对Nao机器人做视觉识别和测距实验,只提供关键代码部分,尝试利用cv2去优化代码会更加简洁哟！此代码的主要功能: 1.初始姿态下，通过更换摄像头和转头去寻找目标 2.通过颜色阈值识别目标，计算目标与Nao的距离和角度 可以扩展功能： 1.在运动过程中对方向和距离进行多次测量和校正，提高准确度 2.找到目标后，通过对目标的测量，选择使用哪个脚去踢目标#
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2023-08-09 16:39:45
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通过使用 Python 和 OpenCV 实现的单目测距，能够让我们在计算机视觉中测量对象的距离。这一过程涉及到环境准备、框架搭建、依赖管理、服务验证以及扩展部署等多个环节。
## 环境预检
对于单目测距，我们需要确保硬件和软件环境的兼容性。如下所示的思维导图展示了必要的硬件和软件预检工作：
```mermaid
mindmap
root((环境预检))
Hardware
