單目測距原理詳解

一、相機成像原理

相機將光通過透鏡折射成像在成像面上，由此可以用成像方程描述。

1/f=1/O+1/I （其中f為透鏡焦距，O為物距，I為像距）

對於光圈孔徑大小的調整，可以通過光圈的開放大小和快門速度的組合方式調整，從而改變圖像亮度。

二、圖像中的距離測量

圖像中的距離測量有多種方法，例如模板匹配、光流法、三角測距以及基於深度學習的方法等。

單目視覺測距原理是基於三角測距方法的，即根據相機成像的幾何關係求解出物體在物理坐標系中的位置，進而獲取物體的距離。

三、單目視覺測距原理

單目視覺成像原理中，圖像是由三維空間中的物體經過投影變換得來的。相機可以捕捉到物體的二維圖像，因此需要通過對二維圖像進行處理，來確定物體在三維空間中的位置。

三角測量方法是利用相機成像原理，通過測量物體在圖片中的實際長度、其在像素中的長度，以及相機內外部參數等條件計算出物體距離相機的距離。

四、代碼示例

import cv2
import numpy as np

# 設定計算攝像機內外參所需的標定板參數
objp = np.zeros((6 * 8, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:8, 0:6].T.reshape(-1, 2)
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)

# 檢測角點
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (8, 6), None)

# 標定攝像機
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

# 計算攝像機內外參數
h, w = img.shape[:2]
newcameramtx, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx, dist, (w, h), 1, (w, h))
mapx, mapy = cv2.initUndistortRectifyMap( mtx, dist, None, newcameramtx, (w, h), 5)

# 顯示結果
dst = cv2.remap(img, mapx, mapy, cv2.INTER_LINEAR)
x, y, w, h = roi
dst = dst[y:y + h, x:x + w]

五、總結

單目視覺測距是一種通過相機成像原理來確定物體在三維空間中的位置，從而獲得物體距離的方法。通過對相機成像原理的理解和對視覺圖像的處理，可以實現單目視覺測距並應用到各種領域中。