雙目視覺之攝像頭標定： 基於opencv的雙目立體視覺測距_攝像機標定
opencv之sift雙目測距：
最近一直在做雙目測距的工作，今天終於獲得一定的成果~拿出來與大家分享~
二、硬體：
三、匹配效果：
四、基本演算法 參見學習opencv中關於雙目測距的演算法
最關鍵的z = fx*t/(x2 - x1)
五、基本引數：
攝像頭間距：t = 187mm
由於在實際測量過程中，發現攝像機的焦距並非固定不變的，在標定
的時候會發現，隨著距離的變大，測量的焦距逐漸變大，於是採用測量多
組的的資料擬合 出攝像頭的焦距公式
求取焦距與實際距離的擬合公式:fx = g（distance）
實際距離 像差 反推的焦距
413398
879519321
890.9
618279
922727245
952.5
835217
969.0
930200
994.65
1075
179 1029
1211
187 1068.5
1345
152 1093
1496
142 1136
焦距擬合公式（matlab計算）
fx*t = k*dis +b
k = 44.97
b = 14454.17732
t為兩個攝像頭間的距離，為定值187mm。
知道焦距的擬合公式以後，再測出兩張**的匹配點的像差，可以測出
距離由方程組：
fx * t = k*dis +b
z = fx*t/(x2 - x1)
x2 - x1 為兩張**的匹配點的像差
z該匹配點的實際距離。
得出距離測量公式z = b/(x2 -x1 - k)
六、實際測量值比較：
重現拍攝幾組，求取實際距離
下面給出求解結果以及誤差分析：單位mm
實際距離
測量距離
誤差1472
1460
-121059
1054
-5921
920.48
-0.52
804798.4
-5.6
644642.3
-1.7
516510.69
-5.31
opencv雙目測距實現
開篇之前，首先要感謝maxwellsdemon和wobject，沒有和你們的討論，也就沒有此篇的成文。說到雙攝像頭測距，首先要複習一下測距原理，把learning opencv翻到416和418頁，可以看到下面兩幅圖 圖1.雙攝像頭模型俯檢視 圖2,雙攝像頭模型立體檢視 圖1解釋了雙攝像頭測距的原理...
雙目測距測深度 科普 雙目測距原理
參考資料 1 深度相機原理揭秘 雙目立體視覺 2 雙目測距原理 3 相機標定原理及實現 1 雙目測距基本原理 如圖所示，p點是待測物體，camera r和camera l代表相機的光心位置，兩綠點為點p在兩個相機感光器上的成像點，f為相機焦距，b為兩相機中心距，z為所求深度資訊，兩綠點間距為d。d ...
雙目測距的實現
說到雙攝像頭測距，首先要複習一下測距原理，把learning opencv翻到416和418頁，可以看到下面兩幅圖 圖1.雙攝像頭模型俯檢視 圖2,雙攝像頭模型立體檢視 圖1解釋了雙攝像頭測距的原理，書中z的公式如下 在opencv中，f的量綱是畫素點，tx的量綱由定標棋盤格的實際尺寸和使用者輸入值...