BumbleBee2 双目视觉系统技术说明
本文所包含的内容：
讲述了bumblebee 立体视觉的原理
讲述了bumblebee Demo 程序中各项参数的含义及如何调整
讲述了为什么在深度图像和重构的3D 图像中有无效的像素
本文的阅读方法：
红色字体是关键的地方
立体视觉
本文将试着去阐述立体视觉技术。
阅读完本文后你将对数据如何在系统中流动和其间所有可调整的参数有一个更深入的了解。
这将使你可以量身定做自己的系统来完成特殊的任务。
立体视觉的基本原理
立体视觉的任务是完成空间的测量，这种测量是基于空间上存在偏移的相机所采集到的图像的。
立体视觉的处理过程可分为如下三步：
建立从不同观测角度所获得的同一场景图像特征的相关。
计算每幅图像中相同特征的相对位移
根据相机的几何结构，决定特征相对于相机的3D 位置
考虑如下两幅图片。
这两幅图片取自一对存在水平偏移的Triclops 相机模型。
我们可以在两幅图片中分别定义两个点A 和B 。
点left A 对应于点right A ，同样的，点left B 对应于点right B 。
使用一把尺子，如果你测量一个点到图像边缘的水平距离，你会发现左图的这个距离比右图中对应点到图像边缘的水平距离要大。
例如，左图中边缘到电话听筒的距离要大于右图中边缘到电话听筒的距离。
我们就可以根据这个距离（也被叫做视差）来确定电话听筒到相机模型的距离。
我们把左图和右图中相同特征在各自坐标系中的值的差定义为视差。
你会发现在两幅图中，图像上端到所匹配的特征的距离完全相同，这是因为相机是水平排列的，因此只有水平的位移。
于是特征A 的视差被定义成D(A) = x(A left ) – x(A right )，B 的则为D(B) = x(B left ) – x(B right )，其中x(A left )是A left 点的x 轴坐标。
如果你去计算D(A) 和D(B)，你会发现 D(A) <D(B)，这说明在这个场景当中点A 比点B 要远。
建立相关
Triclops 库使用绝对相关偏差和的方法来建立图像间的相关。
这种方法的原理如下： 对于图像中的中每一个像素
在参照图像中，按照给定的正方形尺寸选择一个邻域
将这个邻域沿着同一行与另一幅图像中的一系列邻域相比较
找到最佳的匹配
结束
邻域的比较方法如下面的公式所示：
]][[]][[22
22max min min j y d i x I j y i x I left right j i d d d m m
m m
+++−++∑∑−=−== 其中：
min d 和max d 是最小和最大视差（disparity ）
m 是模板尺寸（mask size ）
right I 和left I 是右面的图像和左面的图像
计算距离
物体到相机的距离可由视差和相机的几何结构确定。
所匹配的特征的距离是视差，镜头焦距的长度，CCD 的分辨率和基线长度（两相机间的距离）的函数。
Triclops 库提供了深度映射转化为距离图像的函数。
下面的方程给出了视差与距离的关系以及单个相机中世界坐标与像坐标的关系：
d bf Z =；f u Z X =；f
v Z Y = 其中：
（X ，Y ，Z ）是3D 点在世界坐标系中的位置
f 是相机的焦距
（u ，v ）是像坐标
d 是视差值
b 是相机间的基线长度
Triclops 库中的数据流程
Triclops 库中的数据流程如下图所示。
系统首先从相机模型中获得raw 格式的图像，最终将其处理成深度图像。
在系统中有两个主要的处理模块。
第一个处理模块是一个应用了低通滤波、图像校正和边缘检测的预处理模块。
第二个处理模块用来做立体匹配、结果确认和亚像素插值。
最后的处理结果就是一幅深度图像。
预处理（Pre-processing ）
为了校正一幅图像，事先对其进行平滑是非常重要的。
所以如果要校正一幅图像，事先将低通滤波器打开是很好的方法。
当然不使用低通滤波器同样可以校正图像，但校正后的图像可能会出现混淆的现象。
如果要提高处理速度，可以将低通滤波器关掉。
校正（Rectification）
校正是用来修正镜头所产生的畸变的。
在原始图像中可以看到镜头所带来的这种畸变。
例如，场景中的一条直线在原始图像中会变成一条曲线，这种效果在图像的边角处尤为明显。
校正就是为了修正这种类型的畸变。
进一步来讲，如果没有正确的校正，那么沿着行或者列所做的特征搜索将可能产生错误的结果。
边缘检测（Edge detection）
边缘检测是一项任选的特性，它使用亮度的变化来匹配特征。
当系统中的相机具有自动增益功能时，这项功能是非常有用的。
如果每个相机的自动增益的变化是不一致的，那么图像间的绝对亮度是不一致的，而虽然绝对亮度是不一致的，但亮度的变化却是一个常数。
因此边缘检测适用于光照有很大变化的环境当中。
虽然边缘检测可以改善检测的结果，但这相当于又引入了另外的处理步骤，因此要权衡结果的改善状况和速度之间的关系来使用这项功能。
注意，确认功能仅在边缘检测模式下有效。
立体处理（Stereo processing）
立体处理使用前面所讲过的绝对相关偏差和的算法。
视差范围（Disparity range）
视差范围是立体算法为了在两幅图像中搜寻最佳匹时，所搜寻的像素的范围。
在Triclops系统中0个像素的视差代表了无穷远处的物体。
最大的视差定义了能被检测到的最近的物体。
我们需要根据实际的任务来设置合适的视差范围。
减小视差范围可以加快系统的运行速度，并降低误匹配的几率。
相关模板（Correlation mask）
相关模板是围绕着一个像素的一个正方形邻域，这个像素就是系统想要为其寻找匹配的像素。
我们可以设定这个相关模板的尺寸。
大的模板会产生更密集更平滑的深度图像，然而，在识别不连续深度位置的精度上会有所欠缺。
另一方面，小的模板所产生的图像较为稀疏且会有更多的噪声，但在定位不连续深度的时候会有上佳的表现。
为了生成相同的结果，模板的尺寸要与被处理图像的分辨率成一定的比例。
就是说为了得到具有可比性的结果，对于160x120图像的5x5的模板，对于320x240图像的时候模板要增大到9x9。
模板的尺寸必须是奇数。
3x3，5x5，7x7是有效的模板尺寸，而4x4，6x6，8x8则是无效的模板尺寸。
Triclops提供了最大为15x15和最小为1x1的模板。
另外，Triclops中提供了一个新的用于实验的函数：troclopsSetAnyStereoMask，这个函数允许用户设置任意尺寸的相关模板。
确认（Validation）
在一些情况下，例如封闭的缺乏变化的质地，是无法建立图像之间的相关的。
如果相关建立的不正确，那么测量的结果也就是不正确的了。
为了避免不正确的测量，系统引入了两个确认的方法：
质地确认（Texture validation）是基于相关模板的质地的水平的，它决定了视差值是否有效。
如果质地的水平不足以产生一个正确的匹配，这个像素就会被声明为无效。
唯一性确认（Uniqueness validation）是指对于一个特定像素的最佳匹配和这个相关模板下的其他匹配比起来是不是足够好。
即使相关模板的质地满足要求，由于封闭的原因，可能还是
用户可以设定两个阈值来控制确认的严格程度——一个是质地另一个是唯一性。
双目视觉简介
双目立体视觉，在百度百科里的解释是这样解释的：双目立体视觉(Bin ocular Stereo Visio n )是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。
我相信未来的世界一定是三维感知的世界，毕竟二维世界很多情况下不能满足要求的。
一视差Dis parity 与深度图那么提到双目视觉就不得不提视差图：双目立体视觉融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity) 图像。
对于视差的理解自己可以体验一下：将手指头放在离眼睛不同距离的位置，并轮换睁、闭左右眼，可以发现手指在不同距离的位置，视觉差也不同，且距离越近，视差越大。
那么提到视差图，就有深度图，深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像。
获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。
那么这里引申一下深度图与点云的区别，点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。
若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由于扫描极为精细，则能够得到大量的激光点，因而就可形成激光点云。
深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据；有规则及必要信息的点云数据可以反算为深度图像。
两者在一定条件下是可以相互转化的，之前的博客里，有使用PCL库实现过点云提取深度图，当然给出相机参数也是可以由深度图转为点云的。
截图一个深度图：h 也JrruK"■arru举所以深度与视差的关系如下比如绝对差值法D=| L-R|式中，L、R和D分别代表左视图、右视图和对应的绝对差值图的亮度值。
绝对差值图并不是严格意义上的视差图，但是它的计算方法最为简单，速度快，它给出的结果可以作为参考。
双目立体视觉技术的实现
双目立体视觉技术的实现双目立体视觉技术是指利用两个摄像机模拟人眼双目视觉，从而实现对物体的立体感知和深度信息的提取。
它已经广泛应用于计算机视觉、机器人视觉、虚拟现实、医学影像等领域。
本文将对双目立体视觉技术的实现进行详细介绍。
一、双目视觉原理人类双目视觉的原理是指两只眼睛在不同的位置观察同一物体，从而产生两个稍微不同的图像。
人脑通过类似于计算机中的算法，对两个图像进行计算，从而提取出立体信息，进而对物体进行深度和空间感知。
二、双目立体视觉技术的实现过程1.摄像机的标定由于摄像机内外参数不同，因此在使用双目立体视觉技术时需要先进行摄像机标定。
摄像机标定的过程包括对摄像机的内部参数和外部参数进行测量和计算。
内部参数包括焦距、主点以及径向和切向畸变等，外部参数包括相机的位置和朝向。
通过标定，可以得到摄像机的参数，进而进行后续的处理。
2.图像匹配图像匹配是双目立体视觉技术中最重要的步骤之一，也是最具挑战性的部分。
图像匹配的目的是找到两张图像中对应的像素点。
常用的图像匹配算法包括基于区域、基于特征和基于深度等。
3.深度计算深度计算是指根据匹配到的像素点，计算出物体的距离，即深度。
常用的深度计算方法包括三角测量法和基于视差的深度计算法。
三角测量法是指根据两个图像中对应像素点的位置关系，通过三角形相似原理计算出物体的距离。
基于视差的深度计算法是指通过计算两幅图像中对应点之间的视差（即两个像素在图像上的水平或垂直距离），从而得出物体到相机的距离。
三、双目立体视觉技术的应用1.计算机视觉双目立体视觉技术在计算机视觉领域中已经被广泛应用。
例如，在物体识别、位姿估计以及场景重建等方面，双目立体视觉技术都有重要的应用。
通过双目视觉，计算机可以更加准确地识别图像中的物体，进而进行自动化的控制和处理。
2.机器人视觉机器人视觉是指将双目视觉技术应用于机器人的感知和控制。
例如，在自主导航、抓取和操纵等方面，机器人需要通过视觉来获取场景信息和深度信息，从而实现自主决策和控制。
基于双目视觉的工程车辆定位与行驶速度检测
基于双目视觉的工程车辆定位与行驶速度检测同志学;赵涛;贺利乐;王消为【摘要】针对工程车辆行驶速度低、滑转率高的特点,提出了一种基于双目序列图像的检测方法,以便快速检测工程车辆的相对位置与实际行驶速度.将双目摄像机安装在车辆上,连续采集周围环境的序列图像;利用SURF(speeded up robust features)特征对已采集到的各帧双目图像进行立体匹配,计算出环境特征点到摄像机坐标系原点的距离,从而实现车辆的相对定位;再对相邻两帧图像进行特征跟踪匹配,根据不同景深将匹配特征点对划分为远距点对和近距点对,分别利用远距点对和近距点对估算车辆运动过程中坐标系的旋转矩阵和平移矢量,并利用Levenberg-Marquardt法进行优化求解;最后根据优化后的旋转矩阵和平移矢量计算出车辆的行驶速度.户外模拟试验结果表明了方法的有效性和可行性.%According to the characteristics of low speed and high slip ratio of construction vehi-cles,a method was proposed based on binocular sequence images in order to quickly detect the relative positions and actual speeds of the vehicles.The vehicle-borne binocular vision sensors were used to collect the image sequences of the surrounding environments continuously.And the distances from the environment feature points to the origins of the camera coordinate systems were calculated through matching the captured each frame binocular images using speeded up robust features(SURF),so as to achieve vehicle relative locations.Meanwhile,the feature points of two adjacent frames were tracked and matched based on SURF,and the matching feature points were divided into far points and near points according to different depths of the fields.The rotation matrix andtranslation vector of the co-ordinate systems in vehicle motions were calculated by using the far points and the near points respec-tively,and then optimized them by Levenberg-Marquardt method.Finally,the velocities of the vehi-cles were estimated according to optimized rotational matrices and translation vectors.The results of outdoor simulation test show the effectiveness and feasibility of the proposed method.【期刊名称】《中国机械工程》【年(卷),期】2018(029)004【总页数】6页(P423-428)【关键词】双目视觉;序列图像;特征跟踪匹配;自车速度估计【作者】同志学;赵涛;贺利乐;王消为【作者单位】西安建筑科技大学机电工程学院,西安,710055;西安建筑科技大学机电工程学院,西安,710055;西安建筑科技大学机电工程学院,西安,710055;西安建筑科技大学机电工程学院,西安,710055【正文语种】中文【中图分类】TP216;TP3910 引言工程车辆作业时的实际行驶速度及相对于作业环境的位置信息对车辆控制至关重要，如何快速检测这些运动参数是值得研究的。
双目立体视觉原理
双目立体视觉原理双目立体视觉是指人类通过两只眼睛同时观察同一物体时产生的立体效果。
这种视觉原理是人类视觉系统中非常重要的一部分，它使我们能够感知到物体的深度和距离，为我们的日常生活和工作提供了重要的信息。
在本文中，我们将深入探讨双目立体视觉的原理和应用。
首先，双目立体视觉的原理是基于人类两只眼睛的位置差异而产生的。
由于两只眼睛分别位于头部的两侧，它们所看到的同一物体会有微小的差异。
这种差异包括视差、视角和视线方向等，这些差异为我们的大脑提供了丰富的信息，使我们能够感知到物体的深度和距离。
其次，双目立体视觉的原理还涉及到视觉系统的处理过程。
当两只眼睛同时观察同一物体时，它们所接收到的图像会被传送到大脑的视觉皮层进行处理。
在这个过程中，大脑会将两只眼睛接收到的信息进行比对和整合，从而产生立体效果。
这种比对和整合的过程是非常复杂的，它涉及到大脑的神经元网络和神经递质的作用，是一个高度精密的生物信息处理过程。
另外，双目立体视觉的原理还与人类的视觉经验和学习有关。
通过长期的视觉训练和经验积累，人类能够更加准确地感知物体的深度和距离。
这种经验和学习会影响到我们的视觉系统的发育和功能，使我们能够更加灵活地应对各种复杂的立体环境。
在实际应用中，双目立体视觉原理被广泛应用于计算机视觉、虚拟现实、医学影像等领域。
通过模拟人类的双目立体视觉原理，计算机可以实现立体图像的获取、处理和显示，从而实现立体视觉效果。
在虚拟现实技术中，双目立体视觉原理可以为用户提供更加逼真的虚拟体验，增强沉浸感和真实感。
在医学影像领域，双目立体视觉原理可以帮助医生更加准确地诊断疾病，提高医疗水平。
总之，双目立体视觉原理是人类视觉系统中非常重要的一部分，它使我们能够感知物体的深度和距离，为我们的日常生活和工作提供了重要的信息。
通过深入研究双目立体视觉的原理和应用，我们可以更好地理解人类视觉系统的工作机制，推动计算机视觉、虚拟现实、医学影像等领域的发展和创新。
计算机双目视觉系统设计及其应用
计算机双目视觉系统设计及其应用随着计算机技术的不断发展，双目视觉系统作为一种重要的机器视觉技术，逐渐得到了广泛应用。
双目视觉系统通过模拟人类双眼的视觉感知机制，实现了对三维物体的深度感知和空间定位。
本文将介绍计算机双目视觉系统的基本原理、设计方法以及在各个领域的应用。
计算机双目视觉系统的基本原理是通过两个摄像头模拟人类的双眼，分别捕捉物体的左右视图。
通过对这两个视图进行比对和分析，可以获得物体的深度信息。
具体而言，双目视觉系统通过计算两个视图之间的视差，即两个图像中对应点之间的水平像素差异，进而推算出物体的距离。
这种基于视差的深度感知方法，使得双目视觉系统能够在不接触物体的情况下获取其三维结构。
在双目视觉系统的设计中，关键问题是如何进行图像匹配和视差计算。
为了提高匹配的准确性和效率，可以运用一些图像处理算法，如特征提取、图像配准和立体匹配等。
此外，还需要考虑摄像头的位置和角度，以及相机的标定和校正等工作，以保证系统能够准确地获取视差信息。
计算机双目视觉系统在许多领域都有广泛的应用。
在机器人领域，双目视觉系统能够帮助机器人进行环境感知和导航。
通过对环境中物体的深度感知，机器人可以避开障碍物、定位目标位置等。
在工业制造中，双目视觉系统可以应用于产品质量检测、零件定位和装配等任务。
在医疗领域，双目视觉系统可以辅助医生进行手术操作、病理诊断等。
总之，计算机双目视觉系统是一种重要的机器视觉技术，具有广泛的应用前景。
通过模拟人类双眼的视觉感知机制，该系统可以实现对物体的深度感知和空间定位。
在设计中，需要考虑图像匹配和视差计算等关键问题。
在应用中，双目视觉系统可以帮助机器人进行环境感知和导航，用于工业制造中的质量检测和装配，以及在医疗领域的手术操作和病理诊断等。
随着技术的不断发展，计算机双目视觉系统将在更多领域发挥重要作用。
《双目系统报告》课件
目录
CONTENTS
• 双目系统的概述 • 双目系统的原理 • 双目系统的硬件结构 • 双目系统的软件算法 • 双目系统的应用案例 • 双目系统的未来展望
01 双目系统的概述
双目系统的定义
01
定义
双目系统是一种基于双目立体视觉原理，通过模拟人眼视觉系统，获取
三维空间信息并实现三维重建的技术系统。
其他参数
如动态范围、信噪比等，也是传感器选择的 重要因素。
双目系统的摄像头
摄像头类型
可以选择不同类型的摄像头，如定焦 或变焦摄像头，以满足不同的应用需 求。
焦距
摄像头的焦距决定了拍摄距离和拍摄 范围，应根据应用需求选择合适的焦 距。
光圈
摄像头光圈的大小决定了图像的亮度 和景深，应根据应用需求选择合适的 光圈。
双目系统通过识别物体的形状、大小、位置等信 息，帮助机器人实现精准抓取和操作物体。
双目系统在安防监控领域的应用
01
02
03
目标检测与跟踪
双目系统能够实时检测和 跟踪监控区域内的目标， 对异常行为进行预警和报 警，提高安全防范能力。
场景三维重建ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
双目系统可以获取场景的 三维信息，实现场景的三 维重建，为后续的智能分 析提供基础数据。
实时处理能力
双目系统的实时处理能力将得到显著提升，满足 更多实时应用场景的需求。
双目系统的应用前景展望
增强现实
机器人视觉
双目系统在增强现实领域具有广阔的应用 前景，如虚拟试衣、导航辅助等。
双目系统可以为机器人提供深度信息和空 间定位能力，促进机器人在智能制造、服 务等领域的应用。
医疗影像分析
娱乐产业
基于双目视觉的移动机器人目标跟踪技术
河北工业大学硕士学位论文基于双目视觉的移动机器人目标跟踪技术姓名：刘会民申请学位级别：硕士专业：机械电子工程指导教师：张明路20081101河北工业大学硕士学位论文基于双目视觉的移动机器人目标跟踪技术摘要计算机视觉是移动机器人最重要的感知手段之一。
做为最丰富的信息来源，它为机器人完成特定的任务提供了便利。
如何从视觉传感器中感知环境的三维信息，并为机器人实现相应的功能提供精确的控制信息是计算机视觉以及移动机器人研究领域的一个重要内容。
其中，双目立体视觉技术是计算机视觉中一个重要的研究方向，它由人的双目产生的立体感中获得启示，研究如何从两个摄像机所得的图像中获取场景中物体的深度(距离)信息。
在国家863项目“极限环境下面向危险品检测的多感官机器人系统”（项目编号：2006AA04Z221）的支持下，本文对移动机器人目标跟踪技术进性了较为深入的研究，取得的主要成果和结论如下：1、通过对三维模型表达方法的分析研究，确定了特征模型的描述方法。
特征模型采用ARG模型,该模型由节点以及节点之间的连线组成。
节点代表模型的特征，连线代表这些特征之间的关系属性。
以此为基础，本文提出了基于双目立体视觉技术的特征提取方法，并通过人机交互的方式建立了ARG特征模型库。
2、本文对目标的跟踪技术进行了深入的研究。
经过对多种颜色模型的比较，采用受光照影响较小的HIS颜色模型来实现目标搜寻任务。
完成目标搜寻任务后可得到RIO区域，利用已建立好的特征模型与该区域内的物体进行匹配，确定被跟踪的对像。
实验表明该方法是行之有效的。
3、对移动机器人目标的定位精度进行了分析与补偿。
本文通过立体视觉处理技术获取了目标质心的三维坐标，即实现了对目标的精确定位。
经过对多次实验结果的分析，总结了定位误差的来源。
并建立了三层BP神经网络来实现对测量数据进行补偿。
通过补偿之后，定位精度得到了提高，满足精确定位的要求。
关键词：移动机器人，双目视觉，目标跟踪，三维模型，目标定位I基于双目视觉的移动机器人目标跟踪技术II RESEARCH ON MOBILE ROBOT TARGET TRACKINGBASED ON BINOCULAR VISIONABSTRACTFor mobile robot, acquiring information by computer vision is one of the most importantsensing methods. As the most sufficient source of information, it makes very convenience for mobile robot to complete specific task.It has became an important research field that how to get the 3D informations of environment and using them to provide accurate information for mobile robot control. The stereo vision is one of the very important part of the computer vision which studys how to acquire the depth information of the object in the world from two images.This paper makes embeded systemic research about the mobile robot target tarcking, supported by Hi-tech Research and Development Program of China named the system of multi-sensory mobile robot for hazardous articles detection in extreme environments.What followed are the main contents:1.The method of configurating features model is analysed. Through research on 3D objects representation method, how to describing the features models in the model database is decided. features model is represented by modelARG(attribute relational graph). modelARG is consist of nods and edges. The nod of model is representation of features of traget and the edge is representation of relation of between two features. On this basis, the method of features extraction using binocular vision is put forward and establish the model database through human-computer interaction approach.2. This paper makes research about traget tracking.color model is analysed.and HIS model is selected.Through traget searching baded on color, mobile robot can get the RIO and follow this is that the traget in the RIO is represented as a attribute relational graph and is matched optimizely with ARG models of model database.If any model is certified, Mobile Robot begain to track the traget. Among these technology, model matched is introduced. Experiments show that the method is effective.3. The moblie robot location accuracy of the target is analyzed. Through the technology of stereo processing to get the 3D information of the target’s centroid,that is to say that get accurate location of traget by this way. Then this paper puts forward a method than using BP neural network to compensate error. Through that, the location accuracy has been improved and meet the precise request.KEY WORDS: mobile robot, binocular vision, target tracking, 3D model, target location原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。
双目视觉技术的原理、结构、特点、发展现状和发展方向分析
双目视觉技术的原理、结构、特点、发展现状和发展方向分析双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。
双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。
双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。
80年代麻省理工学院人工智能实验室的Marr提出了一种视觉计算理论并应用在双眼匹配上! 使两张有视差的平面图产生有深度的立体图形! 奠定了双目立体视觉发展的理论基础。
相比其他类的体视方法! 如透镜板三维成像，三维显示，全息照相术等! 双目体视直接模拟人类双眼处理景物的方式可靠简便! 在许多领域均极具应用价值! 如微操作系统的位姿检测与控制机器人导航与航测，三维测量学及虚拟现实等。
双目立体视觉原理与结构双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图1所示为简单的平视双目立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b。
摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图1所示。
事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图1中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和y轴方向一致，这样可以简化计算过程。
左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的交点O1和O2。
空间中某点P在左图像和右图像中相应的坐标分别为P1(u1,v1)和P2(u2,v2)。
假定两摄像机的图像在同一个平面上，则点P图像坐标的Y坐标相同，即v1=v2。
由三角几何关系得到：上式中（xc，yc，zc）为点P在左摄像机坐标系中的坐标，b为基线距，f为两个摄像机的焦距，（u1，v1）和（u2，v2）分别为点P在左图像和右图像中的坐标。
双目视觉系统的原理和设计
双目视觉系统的原理和设计双目视觉系统是一种基于视差原理的三维测量方法。
该系统通过两个摄像机从不同的角度同时获取被测物的两幅数字图像，然后基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。
双目视觉系统的原理可以概括为以下几个步骤：1. 图像获取：双目视觉系统通常由两个摄像机组成，它们从不同的角度拍摄被测物体。
摄像机获取的图像经过预处理后，进行特征提取和匹配。
2. 特征提取和匹配：这一步是双目视觉系统中的重要环节。
在预处理后，提取出图像中的特征点，并找到对应的特征点对。
特征点匹配是根据特征描述符的相似度来确定特征点之间的对应关系。
3. 立体校正和立体匹配：为了确保左右摄像机获取的图像在同一水平线上，需要进行立体校正。
立体匹配则是确定左右图像中对应像素之间的视差，这一步对于三维重建至关重要。
4. 三维重建：根据视差图和摄像机的参数，通过一系列算法计算出每个像素点的三维坐标，进而得到物体的三维模型。
5. 后期处理：最后，根据需求对重建的三维模型进行进一步的处理，如表面重建、纹理映射等。
双目视觉系统的设计可以根据实际需求进行调整。
影响系统性能的关键因素包括摄像机的分辨率、焦距、基线长度等。
为了获得更准确的三维测量结果，需要选择高分辨率、高精度的摄像机，并确保合适的基线长度和焦距。
此外，还需要进行精确的摄像机标定，以获取准确的摄像机参数。
在系统实现过程中，还需注意算法的优化和稳定性，以确保实时性和准确性。
总之，双目视觉系统是一种基于视差原理的三维测量方法，通过两个摄像机获取被测物的两幅数字图像，然后进行特征提取和匹配、立体校正和立体匹配、三维重建等一系列步骤，最终得到物体的三维模型。
在实际应用中，需要根据具体需求进行系统设计，选择合适的硬件设备和参数设置，并进行算法优化和稳定性测试，以确保双目视觉系统的性能和可靠性。
双目立体视觉之原理揭秘ppt课件
2
双目摄像机视差原理图
坐标系以左相机为准，右相机相对于左相机是简单的平移，用坐标表示为(Tx,0,0)
3
双目摄像机视差原理图
4
双目摄像机视差原理图
5
双目摄像机视差原理图
6
双目摄像机视差原理图
视差公式
7
视差与深度的关系
进而获取物体二维信息，同时也可以通过求 视差获取物体深度信息，实现获取物体距离， 物体高度，物体三维重建等计算。
14
8
二.外极线几何讲解
9
外极线几何知识
非标准外极线几何图
10
1.极平面 2.极线
3.极点 4.极线约束
11
外极线几何
12
三.双目标定
13
双目标定物理意义: 获取非标准外极线几何到标准外极线几何的 变换矩阵,校正两个相机的图像。根据两个相 机的相对位姿，从而在标准外极线几何图像 中获取物体在另一个相机成像中位置。