双目摄像头测距,依赖于双目视觉原理,通过双摄像头捕捉同一物体的像素差异来计算距离,广泛应用于机器人、无人驾驶等领域。影响其精度的主要因素有基线长度、视角、图像分辨率及相机对准度。针对这些要素,我们可采取以下优化策略:首先,根据应用场景合理调整基线长度,平衡精度与安装便捷性;其次,选择适当视角,既扩大测距范围又...
双目摄像头测距精度的影响因素包括基线长度、视角、图像分辨率和相机对准度。在选择双目摄像头时,需要综合考虑这些因素,并根据实际需求选择最佳的方案。通过调整基线长度、增加视角、提高分辨率和精确对准相机等方法,可以进一步提高双目摄像头的测距精度。 以上内容来自杭州...
通常双目摄像头拍摄得到的图像是左目摄像头拍摄的在第一位,然后是右目摄像头,使用 OpenCV 拍摄的图像,可以通过裁剪的方式把他们分开分别存储。以下提供的拍摄标定图像的 Python 代码,通过按 回车 键保存图像。注意在拍摄前需要调整好摄像头的焦距,调整之后就不要再动了。 import cv2 imageWidth = 1280 imageHeight ...
回复@雨枫: 双目摄像头对于距离的精度测量跟激光雷达差太多了,激光雷达测距精度是最高的,纯视觉我觉得有天然缺陷,我猜测幽灵刹车跟这个有关系,可能一个瞬间,神经网络函数出现断点,计算错误导致它以为遇到了障碍物,所以它要紧急刹车,激光雷达是完全可以避免这种情况的,毕竟测距是强项,我觉得特斯拉早晚会用到激光雷达,前...