双目三维测距是计算机视觉中的一个重要任务，它利用两个相机获取的图像数据来推测场景中物体的三维位置。通过双目立体视觉，我们可以计算出物体的深度信息，这在机器人导航、自动驾驶、三维重建等应用中具有重要意义。本文将介绍双目视觉的基本原理，并给出一个简单的Python代码示例。
双目三维测距的原理
双目视觉系统由两个相机组成，通常是水平放置的。通过这两个相机拍摄同一场景，我们可以获得两个视角下的图像。基于这两幅图像，我们可以通过视差（disparity）来计算场景中物体的深度（z轴坐标）信息。视差是指同一物体在左右图像中的对应点之间的水平距离。
计算深度的公式如下：
[ z = \frac{f \cdot B}{d} ]
其中： - ( z ) 是物体与相机的深度， - ( f ) 是相机的焦距， - ( B ) 是两台相机之间的基线距离（即相机的间距）， - ( d ) 是视差。
Python实现双目三维测距
在Python中，我们可以使用OpenCV库来处理图像和计算视差。下面是一个基本的代码示例，它展示了如何使用OpenCV进行双目三维测距。
import cv2
import numpy as np
# 读取左右图像
img_left = cv2.imread('left_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_right = cv2.imread('right_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建StereoBM对象
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16*5, blockSize=15)
# 计算视差图
disparity = stereo.compute(img_left, img_right)
# 视差归一化以便于显示
disparity_display = cv2.normalize(disparity, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
disparity_display = np.uint8(disparity_display)
# 显示视差图
cv2.imshow('Disparity', disparity_display)
cv2.waitKey(0)
# 深度计算
focal_length = 718.0 # 假设的焦距
baseline = 0.54 # 假设的基线距离（单位：米）
# 避免除以零
disparity[disparity == 0] = 0.1
# 计算深度图
depth = (focal_length * baseline) / disparity
# 归一化深度图
depth_display = cv2.normalize(depth, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
depth_display = np.uint8(depth_display)
# 显示深度图
cv2.imshow('Depth', depth_display)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
代码说明
- 输入图像：首先读取左右两幅图像，这两幅图像应该是通过同一场景拍摄而成。
- 创建视差计算对象：使用
StereoBM_create创建一个立体匹配对象，该对象将用于计算视差图。 - 计算视差图：调用
compute方法来计算出视差图。 - 视差归一化：为了便于显示，将视差图归一化到0到255之间。
- 深度计算：使用上述深度计算公式，将视差转换为深度图。
- 深度图归一化：将深度图归一化以实现可视化。
- 显示结果：通过OpenCV的
imshow函数展示视差图和深度图。
总结
双目三维测距是计算机视觉中的一项重要技术，通过立体视觉图像可以计算出场景中物体的深度信息。本文提供的代码示例展示了如何使用OpenCV实现基本的双目测距功能。随着技术的进步和算法的优化，双目视觉的应用会越来越广泛，尤其是在自动驾驶和机器人导航等领域。
