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双目测距的机器视觉简单实例分享

时间:2023-07-19 12:43

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作者:admin

标签: 机器视觉  opencv 

导读:双目测距的机器视觉简单实例分享-本实例背景较为简单,只能适用于固定场合的零件检测,水果品质检测等。基本的几何知识是必要的,例如求直线的交点,一元函数的线性回归。...

 

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: 

5c7b11d8-25e7-11ee-962d-dac502259ad0.jpg

2.处理流程

5c983bbe-25e7-11ee-962d-dac502259ad0.png

5caffa24-25e7-11ee-962d-dac502259ad0.png

3.实例效果

合成图 

5cd81c98-25e7-11ee-962d-dac502259ad0.jpg

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直线上,说明匹配度较高

最终结果 

5d033b94-25e7-11ee-962d-dac502259ad0.jpg

红色盒子有一条棱,实际上检测的是棱上面的宽度,可以看出绿线并没有包含棱,结果较好

距离检测结果 

5d270df8-25e7-11ee-962d-dac502259ad0.jpg

实际距离是74.5mm左右,绝对检测误差为1.15mm,相对误差为1.5%,此时物体距离相机1134mm左右

相机标定误差为0.3mm,所以测量结果还是比较准确的

4.总结

本实例背景较为简单,只能适用于固定场合的零件检测,水果品质检测等。

基本的几何知识是必要的,例如求直线的交点,一元函数的线性回归

双目测距基本就是这个流程: 

载入图片(抓取一帧)

校正图片

区域剪裁

角点识别

立体匹配

生成pixMat

计算{world}坐标

计算距离或者位姿

编辑:黄飞

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