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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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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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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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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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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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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# Python 双目测距代码实现教程
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 获取左右摄像头图像
获取左右摄像头图像 --> 转换为灰度图像
转换为灰度图像 --> 提取特征点
提取特征点 --> 计算视差图
计算视差图 --> 计算深度图
计算深度图 --> End
```
## 二、步骤及代码
原创
2024-06-21 07:03:34
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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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1、主要参考（1）摄像头参数（2）双目标定方法，过程参照了一下（3）直接放源码的都是好人啊，下面的大佬代码参照了一下，大家仔细看看python、opencv 双目视觉测距代码 - 灰信网（软件开发博客聚合）（4）另一个大佬的文章（5）左右摄像头联合标定，下面的代码一定要看一下！！！（6）wls滤波的代码的作者地址2、双目摄像头图像的获取和分割 2.1 某宝买的摄像头采集分别率可达3840
两台相机基线距离约1200mm，对20m外的一个LED发光点进行持续观测，效果如下视频所示：可见方向的重复性精度比较差，波动量甚至多于2mm了，而以10mm导轨基准距离为基准，精度测试结果也比较差，如下图所示：
双目视觉远距离20m单点重复性观测效果 现对这种情况进行分析。双目视觉测量过程中，在进行完立体矫正后，左侧相机的成像模型可简化为遵循如下图所示的几何关系：其中，表示焦距，表示物点在左
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2024-02-25 12:11:03
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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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单目测量和双目测量在许多应用场景中都有广泛的应用。以下是一些典型的应用场景：单目测量应用场景：1. 无人机定位与导航：单目摄像头可以用于无人机的视觉定位与导航，通过捕捉地面特征点，实现无人机的姿态估计和位置定位。2. 机器人视觉导航：在轻量级的移动机器人平台上，单目摄像头可以用于进行视觉里程计、地图构建和定位等任务，辅助机器人进行导航。3. 物体尺寸测量：在一些工业应用中，单目摄像头可以用于测量物
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2023-12-24 08:42:13
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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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/* 使用matlab标定工具箱得到的相机参数*/
/*
两张图片尺寸，640*360. 下载地址
*/
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream> using namespace std;
using namespace cv;const int imageWidth = 640;
一 双目测距的基本流程 双目标定 --> 立体校正（含消除畸变） --> 立体匹配 --> 视差计算 --> 深度计算/3D坐标计算二 双目标定 &nb
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2023-10-25 16:44:41
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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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想要用两个单目相机做双目测距，为什么不直接用现成的realsense呢，因为想要单目相机有角度放置，而不是realsense等多数双目相机的平行放置，目的是为了增加视场角，且减少相机整体尺寸1.可行性分析 灵感来源于自己一拍脑袋，但是查到了类似的文献（果然我想到的别人也早就想到了且做了，所以贴在这也没啥不行的吧） 文献里他用了6个相机，一共是两组，每组3个，2个红外单目相机1个可见光相机，他的相机
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2024-02-06 15:11:25
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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
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2023-10-27 20:21:32
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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
1.简述这个项目是大三下学期暑假(也就是2019年8份）完成的，当时的视频效果已发布在bilibili上，这是我们的省级的科研立项，其实就我一个人负责完成。发布bilibili后很多人比较感兴趣，打算年初回学校完成毕设期间开源的，一直拖到现在，工作后时间也比少了，条件也没在学校实验室好，只能尽力做好吧。 该视频bilibili连接： 双目测距.2.准备摄像头模块：OV7725（以前是彩色MT9V0
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2024-03-05 10:56:19
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