Opencv雙目測距

一、介紹和背景

Opencv是一個跨平台的計算機視覺庫，提供了一系列用於計算機視覺的演算法、函數、工具和API介面，為開發者提供了方便和高效的計算機視覺應用開發環境。在計算機視覺應用中，測量和定位是常見的需求，其中雙目測距是一種基於立體視角的三維重建技術，可以用於測量和定位物體在空間中的位置和大小。

本文將介紹如何使用Opencv實現雙目測距，並詳細闡述該技術的原理、實現步驟、應用場景和優缺點。

二、雙目測距的原理

雙目測距原理是基於人眼的立體視覺實現的，即通過左右兩個眼睛看到的不同視角的圖像，計算出物體在空間中的位置和大小。

在視差(兩個視點看到同一點，像素坐標之間的差值)成像的前提下，可以通過對一幅圖像中的點與其對應點之間的距離，計算出兩個相機之間的距離。基於此計算得到兩個相機之間的距離、相機參數、視差圖後，我們已經可以對三維物體進行測量和定位。

三、雙目測距的步驟

1. 相機標定

在進行雙目測距之前，需要先進行相機標定，獲得相機的內部參數和外部參數。根據相機標定得到的棋盤格角點坐標以及圖像中的像素坐標，通過Opencv提供的函數可以計算出相機的內部參數和外部參數。通過相機標定得到的內參、外參等信息可以在後續步驟中使用。

2. 視差計算

視差計算是整個雙目測距的核心，目的是找到同一點在左右兩個圖像中的像素位置的差值。根據視差的大小和相機的參數可以計算出三維物體的空間坐標。

// OpenCV的SGBM演算法實現
cv::Ptr sgbm = cv::StereoSGBM::create(
  0,           // minDisparity
  16 * 5,      // numDisparities
  3,           // SADWindowSize
  600,         // P1
  2400,        // P2
  10,          // disp12MaxDiff
  10,          // preFilterCap 
  100,         // uniquenessRatio
  0,           // speckleWindowSize
  0,           // speckleRange
  cv::StereoSGBM::MODE_SGBM_3WAY
); 
sgbm->compute(left_image, right_image, disparity_map);

3. 三維重建

在獲得了圖像的深度圖之後，就可以通過相機參數和像素坐標的變換關係得到三維點雲。同樣通過Opencv提供的函數可以實現這一步驟。

4. 可視化顯示

最後一步需要將三維點雲進行可視化顯示。使用可視化庫如PCL或者OpenGL進行點雲的構建和顯示。通過對相機參數和圖像數據的輸入以及三維點雲可視化庫的介面函數可以實現點雲的顯示。

四、雙目測距的應用場景

雙目測距可以廣泛應用於機器人、無人機、自動駕駛、三維列印、醫療影像等領域。比如，自動駕駛中可以通過雙目相機實現對道路障礙、人行橫道、車道等信息的快速測量和定位，為自動駕駛提供基礎數據；在三維列印中，通過雙目測距技術，可以得到物體的三維坐標數據，進而列印出具有複雜結構或特殊形狀的物體。

五、雙目測距的優缺點

1. 優點

（1）測量精度高：雙目測距可以通過立體視角獲取物體的三維坐標數據，且對物體形態和顏色的影響較小，因此具有較高的測量精度。

（2）測量範圍廣：雙目測距可以覆蓋遠距離到近距離的物體測量，常用於近距離的測量。

（3）環境適應性強：雙目測距可以適應不同的光照條件、場景環境和物體顏色等複雜情況。

2. 缺點

（1）硬體設備要求高：雙目測距需要使用兩個相機同時捕獲圖像，所需硬體設備成本較高。

（2）演算法複雜度高：雙目測距需要經過相機標定、視差計算、三維重建等多個複雜階段的處理，對設備的計算能力和演算法效率要求較高。

（3）對環境要求較高：雙目測距容易受到遮擋或光照不均等環境因素的影響，會影響測量精度。