使用Python和OpenCV进行双目摄像头测距的详细教程及源代码_opencv双目测距python

使用Python和OpenCV进行双目摄像头测距的详细教程及源代码

引言

在计算机视觉领域，双目测距技术是一种重要的深度感知方法。通过使用两台摄像头获取的图像，我们可以计算出物体的三维信息，进而测量物体的距离。OpenCV作为一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具，帮助我们实现双目测距功能。本文将详细介绍如何使用双目摄像头和OpenCV进行测距，提供完整的源代码，并结合具体应用场景，帮助读者深入理解和掌握这一技术。

双目测距的基本原理

双目视觉基础

双目视觉是一种模仿人类双眼观察物体的方法，通过两台摄像头捕捉到的图像差异，计算物体的深度信息。两个摄像头之间的距离称为基线（baseline），摄像头的光轴平行，并且拍摄同一场景。

视差和深度计算

视差是指同一物体在左右两幅图像中的位置差异。通过视差计算，可以得到物体的深度信息。视差越大，物体距离摄像头越近；视差越小，物体距离摄像头越远。

深度计算公式如下：
$$\text{深度}=\frac{f\cdot B}{d}$$
其中，( f ) 是摄像头的焦距，( B ) 是基线长度，( d ) 是视差。

硬件准备

双目摄像头

双目摄像头由两台相同型号的摄像头组成，固定在一个支架上，确保两台摄像头的光轴平行，基线长度已知。市场上有许多现成的双目摄像头模组，如Intel RealSense、ZED等，也可以使用两台独立的USB摄像头自制双目摄像头。

校准板

为了提高双目摄像头的测距精度，需要对摄像头进行校准。通常使用棋盘格图案的校准板，通过拍摄多张棋盘格图像，利用OpenCV的校准函数，计算摄像头的内参数和外参数。

软件准备

安装OpenCV

在进行双目测距之前，需要安装OpenCV库。可以通过以下命令安装：

pip install opencv-python opencv-python-headless
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配置环境

确保你的开发环境配置正确，推荐使用Python语言进行编程，并确保安装了必要的依赖库，如NumPy等。

摄像头校准

拍摄校准图像

使用双目摄像头拍摄多张棋盘格图像，确保图像覆盖不同的角度和位置。保存这些图像，用于后续的校准步骤。

读取校准图像

使用OpenCV读取校准图像，并提取棋盘格角点。以下是读取和显示校准图像的代码示例：

import cv2
import glob
import numpy as np

# 设置棋盘格尺寸
chessboard_size = (9, 6)
frame_size = (640, 480)

# 设置棋盘格世界坐标
objp = np.zeros((chessboard_size[0] * chessboard_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 存储棋盘格角点的世界坐标和图像坐标
objpoints = []
imgpoints = []

images = glob.glob('calibration_images/*.jpg')

for image_file in images:
    img = cv2.imread(image_file)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 找到棋盘格角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None)
    
    if ret:
        objpoints.append(objp)
        imgpoints.append(corners)
        
        # 显示角点
        cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret)
        cv2.imshow('Chessboard Corners'
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