SGBM 双目测距算法:SGBM 算法用于计算两个摄像头捕捉到的图像之间的视差图。视差图反映了物体相对于摄像头的距离,距离越近的物体,视差越大;距离越远的物体,视差越小。 视差图和深度图:视差图是通过 SGBM 算法计算出来的,它表示每个像素点在两个摄像头中的位置差异。深度图则是从视差图计算得出的,它表示每个像素...
1.功能定义 双目测距实际操作分4个步骤:相机标定——双目校正——双目匹配——计算深度信息。 相机标定:摄像头由于光学透镜的特性使得成像存在着径向畸变,可由三个参数k1,k2,k3确定;由于装配方面的误差,传感器与光学镜头之间并非完全平行,因此成像存在切向畸变,可由两个参数p1,p2确定。单个摄像头的定标主要是计算出...
完整代码主要包括main.py、camera_config.py两个文件的代码;main.py是主函数,实现双目视觉测距。相机参数用 camera_config.py表示。 main.py代码如下: # -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport cv2import camera_configimport randomimport mathcap = cv2.VideoCapture(0)cap.set(3, 1280)cap.set(...
【FPGA】高速并行流水线的SGBM双目匹配算法:C++仿真与PS-PL系统实现 1341 -- 0:44 App 基于双目视觉测距系统演示 6786 3 1:19 App 双目视觉立体匹配:接近实时 4322 -- 35:04 App 双目相机和深度相机点云生成代码演示(VSLAM基础学习1-12) 7827 -- 3:28 App 双目相机如何标定 2429 -- 16:19 App op...
双目立体视觉测距仿照人类双眼感知周围环境空间深度的功能,使用双目摄像头从不同位置拍摄同一目标物,通过各种算法对所拍摄的双目图像进行立体匹配,再利用三角测量原理实现实际距离测量{2}。 现有双目立体视觉测距技术都是基于双目图像匹配点视差的估计,因此双目图像的立体匹配是双目立体视觉测距中最关键的技术{3}。双目立体...
在OpenCV2.1中,BM算法有C和C++ 两种实现模块。 (2)StereoSGBMState SGBM算法的状态参数大部分与BM算法的一致,下面只解释不同的部分: SADWindowSize:SAD窗口大小,容许范围是[1,11],一般应该在 3x3 至 11x11 之间,参数必须是奇数,int 型 P1, P2:控制视差变化平滑性的参数。P1、P2的值越大,视差越平滑。P1是相...
双目立体视觉测距算法是通过两个视点来获取立体信息,并计算物体真实距离的一种方法。本文对双目立体视觉测距算法进行了研究,并分析其在应用中的优势和不足。 一、双目立体视觉测距算法原理 双目立体视觉测距算法基于人眼的立体视觉原理,即通过两个视角获取物体的三维信息。常用的双目立体视觉系统由左右两个相机组成,同时...
基于双目立体视觉的测距算法主要分为以下几个步骤: 1.图像获取与预处理:首先,通过两个相机获取同一场景的左右图像,然后进行预处理,包括去噪、灰度化等操作,以便后续处理。 2.特征提取与匹配:在预处理后的图像中提取特征点,如SIFT、SURF等算法。然后,通过立体匹配算法找到对应点,如基于区域的匹配算法、基于特征的匹配...
双目测距算法python 双目测距能测多远 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...