opencv 双目视觉 原理
opencv 双目视觉原理
双目视觉是计算机视觉领域的一个重要分支，利用两个摄像头来模拟人类双眼
观察世界的方式。OpenCV是广泛应用于计算机视觉的开源库，可以方便地实现双
目视觉系统。
双目视觉的原理是借助两个摄像头来获取物体的左右视角图像，通过对比两个
图像中的像素差异来实现深度感知。具体而言，双目视觉系统利用两个相机同时拍摄同一场景下的不同视角图像，然后通过计算两个图像中对应像素的差异来得出该点的深度信息。这个过程可以通过计算两幅图像的视差来实现，视差表示了同一点在两个视角下的位置差异。根据视差与两个视角间的距离关系，可以得到物体的深度信息。
在实现双目视觉系统时，需要进行相机标定和立体匹配两个主要步骤。相机标
定是通过拍摄特定模式的校准板图像，来获取相机内外参数的过程。这些参数包括相机的焦距、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等，用于后续的图像处理和深度计算。立体匹配是将左右视角图像中对应的像素点进行配对的过程，常用的算法有BM （Block Matching）和SGBM（Semi-Global Block Matching）等。通过配对得到的
视差信息，可以根据一定的数学模型计算出深度信息。
在OpenCV中，可以利用其丰富的功能和强大的算法库来实现双目视觉系统。
首先，可以利用OpenCV提供的相机标定工具进行相机标定，得到相机内外参数；然后，利用立体匹配算法对左右视角图像进行处理，得到像素点的视差图；最后，根据视差与相机参数的关系，计算出深度图或者三维点云信息。
总的来说，双目视觉是一种通过利用两个摄像头获取左右视角图像，并通过图
像处理和深度计算来实现深度感知的技术。OpenCV作为一个强大的开源库，提供
了丰富的工具和算法，可以帮助开发者快速实现双目视觉系统。
opencv双目视觉三维重建代码
一、概述 双目视觉是一种通过两个摄像头拍摄同一场景来获取深度信息的技术，它在计算机视觉领域有着广泛的应用。在双目视觉中，图像识别、匹 配和三维重建是其中的关键环节。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍使用OpenCV实现双目视觉三维重建的代码，帮助读者快速上手这一技术。 二、环境准备 在开始编写双目视觉三维重建代码之前，我们需要准备好相应的开发 环境。首先确保已经安装了OpenCV库，可以通过冠方全球信息站或者包管理工具进行安装。需要准备两个摄像头，保证两个摄像头的焦距、畸变参数等校准信息。确保安装了C++或者Python的开发环境，以便编写和运行代码。 三、双目视觉图像获取 1. 初始化摄像头 在代码中需要初始化两个相机，并设置相应的参数，例如分辨率、曝 光时间、白平衡等。可以使用OpenCV提供的方法来实现这一步骤。 2. 同步获取图像 由于双目视觉需要同时获取两个摄像头的图像，所以我们需要确保两 个摄像头的图像获取是同步的。可以通过多线程或者硬件同步的方式 来实现图像的同步获取。
四、双目视觉图像预处理 1. 图像校准 由于摄像头的畸变等因素会影响后续的视图匹配和三维重建结果，因此需要对图像进行校准。可以使用OpenCV提供的摄像头校准工具来获取相机的内参和外参，通过这些参数对图像进行去畸变处理。 2. 图像匹配 在获取到双目图像之后，需要对这两个图像进行特征提取和匹配。可以使用SIFT、SURF等特征提取算法来提取图像的关键点，并使用特征匹配算法（例如FLANN或者暴力匹配）来进行图像匹配。 五、立体匹配 1. 视差计算 在进行图像匹配之后，我们可以通过计算视差来获取场景中不同物体的深度信息。OpenCV提供了多种视差计算算法，例如BM、SGBM 等，可以根据实际情况选择适合的算法。 2. 深度图生成 通过视差计算得到的视差图可以进一步转换为深度图，从而得到场景中每个像素点的深度信息。可以根据视差和相机的标定参数来进行深度图的生成。
opencv 双目视觉 原理
opencv 双目视觉原理 双目视觉是计算机视觉领域的一个重要分支，利用两个摄像头来模拟人类双眼 观察世界的方式。OpenCV是广泛应用于计算机视觉的开源库，可以方便地实现双 目视觉系统。 双目视觉的原理是借助两个摄像头来获取物体的左右视角图像，通过对比两个 图像中的像素差异来实现深度感知。具体而言，双目视觉系统利用两个相机同时拍摄同一场景下的不同视角图像，然后通过计算两个图像中对应像素的差异来得出该点的深度信息。这个过程可以通过计算两幅图像的视差来实现，视差表示了同一点在两个视角下的位置差异。根据视差与两个视角间的距离关系，可以得到物体的深度信息。 在实现双目视觉系统时，需要进行相机标定和立体匹配两个主要步骤。相机标 定是通过拍摄特定模式的校准板图像，来获取相机内外参数的过程。这些参数包括相机的焦距、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等，用于后续的图像处理和深度计算。立体匹配是将左右视角图像中对应的像素点进行配对的过程，常用的算法有BM （Block Matching）和SGBM（Semi-Global Block Matching）等。通过配对得到的 视差信息，可以根据一定的数学模型计算出深度信息。 在OpenCV中，可以利用其丰富的功能和强大的算法库来实现双目视觉系统。 首先，可以利用OpenCV提供的相机标定工具进行相机标定，得到相机内外参数；然后，利用立体匹配算法对左右视角图像进行处理，得到像素点的视差图；最后，根据视差与相机参数的关系，计算出深度图或者三维点云信息。 总的来说，双目视觉是一种通过利用两个摄像头获取左右视角图像，并通过图 像处理和深度计算来实现深度感知的技术。OpenCV作为一个强大的开源库，提供 了丰富的工具和算法，可以帮助开发者快速实现双目视觉系统。
基于双目立体视觉的不规则物体体积测量方法研究
基于双目立体视觉的不规则物体体积测量方法研究在煤场、矿场、粮仓、垃圾处理厂、土方工地等大型散货基地,统计煤、粮食等形状不规则的生产资料的体积是一个难点问题。目前,主要采用人工测量和仪器测量的方式进行体积测量,人工测量困难大,耗时长,不具备实时性,并且个别情况下人工无法测量;利用盘煤仪、全站仪、便携式激光测量仪等专用仪器测量成本高,人为影响大。为了解决此类体积难测量的问题,本文提出了一种利用双目立体视觉技术,来解决不规则物体体积测量问题的方法,该方法利用立体视觉原理,利用图像采集、图像处理、立体匹配、三维重建等技术,是一种快速的非接触式的体积测量方法。测量原理是利用双目相机采集堆放面上待测物体的图像,通过立体匹配获取左右图像的视差信息,利用视差信息重建出相机视野内所有点的三维信息,将待测物体分成若干部分,利用积分的思想通过求取每一部分的体积,最终求取待测物体的体积。 经过实验证明,基于双目立体视觉的体积测量方法可以解决不规则物体的体积测量问题。本文主要研究内容如下:(1)研究了双目立体视觉系统的测量原理和双目立体系统的标定原理。搭建了体积测量研究平台,采用张正友标定法对双目系统进行了标定,最终标定结果重投影误差为0.17像素,可用于校正、立体匹配和体积测量当中,满足测量要求。(2)提出了基于半全局匹配算法(SG7M)的体积测量方法。 半全局匹配算法(SGM)和全局匹配算法有相同的匹配策略,分为代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化四部分,本文利用OpenCV实现半全局匹配算法,求取了待测图像的稠密视差图,通过三角测量原理重建出待测物体的三维坐标信息,利用坐标信息对待测物体积进行求解,经实验证明方案具有一定可行性。(3)提出了基于图论最小切割算法(Graph Cuts)的体积测量方法。基于图论最小切割的立体匹配方法是通过构建像素标签,将立体匹配转化为多标签问题,克服了左右相机中遮挡的问题,提升了算法的匹配精度,获得的稠密视差图中待测物体的轮廓更加完整、平滑,利用三角测量原理重建出待测物体的三维坐标信息,实验结果证明该方案测量效果准确度更高。(4)针对传送带上的动态物体,提出了一种动态的体积测量方案。 在保证相邻图像有一定重合的情况下,等间隔时间采集传送带上待测物体的
基于双目视觉的快速定位与测距方法
基于双目视觉的快速定位与测距方法 姚志生;许四祥;李天甲;王洋 【摘要】In view of the problem of long matching time in binocular vision positioning and ranging process, a rapid method of binocular vision locating and ranging was proposed based on the background-subtraction method. Firstly, the original images captured by the binocular camera were processed by removing distortion and stereo correction.Then,the image frame and the background frame were subtracted,and morphological processing was carried out to obtain the image containing only the target object;Finally,the left and right images were matched, and the epipolar constraint law was employed to remove the mismatch to obtain the three-dimensional information of the object,and the positioning and ranging operation were completed.Experimental results show that the number of initial matching points is reduced by 96.7%,the number of effective matching points is reduced by 94.1%,and the matching time is reduced by 75.8%,compared with the traditional binocular vision ranging method.The method of this paper has practical significance to realize rapid positioning and ranging based on binocular vision.%针对双目视觉定位与测距过程中存在匹配时间较长的问题,提出一种基于背景差分法的双目视觉快速定位与测距方法.首先,对双目相机拍摄的原始图像进行去畸变和立体校正处理;然后,对图像与背景帧差并进行形态学处理,得到只包含目标物体的图像;最后,对左右图像进行匹配并运用极线约束法则去除误匹配得到物体的三维信息,完成定位与测距.经实验验证,与传统双目视觉定位测距方法相比,该方法初始匹配对数减少了96.8%,有效匹配对数减少了
基于SIFT算子的双目视觉立体匹配算法研究
西安电子科技大学 硕士学位论文 基于SIFT算子的双目视觉立体匹配算法研究 姓名:李岩琪 申请学位级别:硕士 专业:计算机系统结构 指导教师:曹伯燕 20100101 摘要 双目立体视觉技术是根据两幅不同角度拍摄的图像,获取图像中物体三维几何信息的技术。该技术近年来发展迅速,在军事和民事的各个领域都得到了广泛的应用。图像匹配技术又是双目视觉领域中最为关键的技术,一个好的匹配方法,要同时达到速度快、精度高的要求,从而满足实时性和实用性。但是图像匹配强依赖于图像本身,因此,图像匹配技术也是双目视觉发展中最难彻底解决的问题,该技术一直在不断发展与完善之中。 本文阐述了双目立体视觉技术的原理和具体内容,对立体匹配技术作了深入的研究。重点分析了基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform尺度不变特征变换算子的立体匹配算法,该算法基于尺度空间的图像特征进行匹配。SIFT算子对特征点进行检测和描述,对图像变换和噪声具有很好的鲁棒性。为提高该算法匹配的精度,本文针对其算子设计进行了改进,提出了改进算法并编程实现。通过对不同类型图像的匹配验证实验,证明改进算法的结果可以定性的反映出图像中物体真实的三维形状和相对位置关系,视差效果好,匹配率较高且稳定。
关键词:双目视觉立体匹配视差SIFT特征值 Abstract Binocular stereo vision is a technique on how to possible understand and perceive the objective world by computer rather than human beings. It can require the three-dimensional (3D geometry information of objects form two images that shooting from two different angles. This technique has a rapidly development these years, it has been successfully used in many fields of civil and martial. Image stereo matching is the most significant part in binocular stereo vision technique. A perfect matching algorithm is fast and accurately, it should have good practicability. But image matching algorithm strongly depends on image itself, that is, every stereo image stereo matching algorithm is proposed aiming at matching certain type of images, there is no such a stereo matching algorithm can process any type of images nowadays, so it is difficult to solve this problem completely. Sometimes, the matching algorithm even can not reach the requirement of applications, so this issue has always been developed and improved. This paper introduces and analyzes theory of binocular stereo vision technique detailedly, then makes a deep research on image matching algorithm. The focus on this paper is an image feature matching algorithm based on scale invariant features transform (SIFT operator. The principle of SIFT matching algorithm is researched. In this algorithm, SIFT operator is used to detect the feature points, and each feature point is assigned a feature descriptor. It is accurate and robust towards image distortion and noise. In order to improve the matching rate of SIFT algorithm, an improved SIFT matching algorithm is proposed and implemented. Taking many different types of images as experiment images, with the improved algorithm, the shape character and relative position of objects in the image can be shown well, the method is stable and fast, the matching rate is improved. Keyword:Binocular stereo vision Image matching SIFT Feature point
基于射线法的双目视觉目标点定位与实验研究的开题报告
基于射线法的双目视觉目标点定位与实验研究的开 题报告 一、选题背景 随着机器视觉技术和深度学习算法的不断发展，双目视觉成为了一 个热门的研究领域。双目视觉系统可以通过两个相机同时获取场景信息，具有较高的精度和稳定性，在立体视觉、三维建模、自动驾驶等领域有 着广泛的应用。其中，在目标点定位方面，双目视觉的优势更加突出， 可以通过计算两个相机成像的差异，实现对目标点的精确定位。在汽车 驾驶、机器人导航等领域中，双目视觉可以通过定位特定的目标点，实 现精准的导航和控制，提高系统的性能和稳定性。 射线法是双目视觉中经典的目标点定位方法之一，其基本原理是通 过计算两个相机成像得到的射线交点的位置，实现对目标点的三维定位。相比其他方法，射线法具有计算简单、稳定性能强等优点，并且不受光 线变化和图像噪声的影响，广泛应用于现代机器视觉系统中。 二、研究目的 本研究的目的是基于射线法的双目视觉目标点定位方法的研究与实验。通过分析射线法的基本原理和算法流程，实现双目视觉系统的建立 和仿真实验，评估其在目标点定位方面的精度和稳定性，为实际应用提 供理论依据和技术支持。 三、研究内容 1. 双目视觉系统建立 通过选择适当的相机和镜头，建立双目视觉系统，并进行相机标定 和立体匹配，获取场景中目标点的三维坐标信息。 2. 射线法原理分析
分析射线法的原理和算法流程，了解射线交点计算的过程和实现方法，掌握射线法在目标点定位方面的特点和优势。 3. 实验设计与仿真 通过Matlab、OpenCV等软件工具，进行射线法的仿真实验，设计 合理的测试数据和实验方案，评估射线法的性能和精度，比较其与其他 定位方法的优劣。 4. 结果分析与讨论 根据实验结果，分析射线法的应用范围和限制，并结合实际应用中 的场景和要求，提出改进和优化的建议和措施，为双目视觉系统的实际 应用提供技术支持和参考。 四、研究意义 本研究对双目视觉目标点定位方法的研究和实验具有一定的科学和 实际意义。一方面，通过深入探究射线法的原理和算法，可以对双目视 觉系统的性能和稳定性进行全面的评估和提升，为系统的实际应用提供 理论基础和技术支持；另一方面，通过设计合理的实验方案和测试数据，并与其他方法进行比较，可以为双目视觉方法的选择和优化提供参考和 借鉴。 五、预期成果 通过本研究，预期可以实现以下成果： 1. 建立双目视觉系统并进行相机标定和立体匹配，实现三维场景中 目标点的定位和测量； 2. 深入分析射线法的原理和算法，并通过仿真实验对其性能和精度 进行评估和分析； 3. 提出针对射线法的优化和改进方法，并在实际应用中进行验证和 测试；
opencv 景深合成算法 -回复
opencv 景深合成算法-回复 题目：OpenCV景深合成算法详解 导语： 随着计算机视觉领域的飞速发展，景深合成算法在图像处理中扮演着非常重要的角色。OpenCV作为一款广泛使用的开源计算机视觉库，在景深合成算法方面提供了丰富的工具和方法。本文将详细讲解OpenCV中的景深合成算法，包括算法原理、步骤以及应用。 一、算法原理： 1.1 什么是景深合成算法？ 景深合成是一种将多张具有不同焦距的图像融合成一张具有较大景深的图像的技术。通过在图像中选择合适的焦距以及合成算法，可以实现浅景深的图像转换成具有较大景深的图像。 1.2 算法背后的原理 景深合成算法的核心思想是通过图像的深度信息来确定每个像素点的焦点位置，然后将具有不同焦点的图像进行融合。深度信息可以通过多种方式获取，如双目视觉、光场相机等。在本文中，我们将以双目视觉为例。 二、算法步骤： 2.1 图像获取
首先，我们需要获取多张具有不同焦距的图像。这些图像可以通过双目视觉系统获取，也可以是一组具有不同焦距的图像。 2.2 深度图计算 接下来，我们需要计算每张图像的深度图。深度图表示每个像素点距离相机的深度信息。OpenCV提供了多种计算深度图的方法，如双目视觉、结构光等。 2.3 深度图融合 在获得深度图之后，我们可以使用算法将多张不同深度的图像进行融合。OpenCV提供了多种融合算法，如图像金字塔、深度融合等。融合过程中需要考虑图像的边缘平滑以及过渡的自然性。 2.4 景深图生成 通过上述步骤，我们得到了一个具有较大景深的图像。这张图像可以看做是多张具有不同焦点的图像经过融合生成的结果。这一步骤的实现需要结合具体的算法和方法。 2.5 结果优化 最后，我们可以对生成的景深图进行一些后处理，如边缘增强、颜色校正等。
opencv双目标定
opencv双目标定 双目相机是指一种拥有两个摄像头的相机系统，它们被安装在相对固定的位置上，模拟人眼的视觉系统的工作原理，从而可以实时捕捉和测量目标的三维结构和运动信息。为了实现有效的三维视觉分析和计算机视觉任务，需要进行相机标定，即确定相机的内参和外参。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了一系列用于相机标定的函数和工具。下面将介绍如何使用OpenCV进行双目相机标定。 双目相机标定的步骤如下： 1. 收集标定板图像，标定板是一个已知尺寸的棋盘格，通过拍摄不同姿态的标定板图像可以得到相机的内参和外参。要注意的是，标定板要尽量填满整个图像空间，并且要保证标定板的图案清晰可见。 2. 在OpenCV中使用`cv::findChessboardCorners`函数寻找标定板的角点坐标。该函数会返回标定板角点的像素坐标。 3. 使用`cv::calibrateCamera`函数进行内参标定，该函数会返回相机的内参矩阵和失真系数。同时，还可以使用`cv::undistort`函数进行图像的去畸变操作。 4. 利用标定板角点的像素坐标和相应的三维世界坐标，使用`cv::stereoCalibrate`函数进行外参标定，该函数会返回两个相机之间的旋转矩阵和平移向量。 5. 对于双目图像，可以使用`cv::stereoRectify`函数进行图像的校正操作，使得两个相机的光轴平行，并且水平排布。 6. 校正后的图像可以用于立体视觉匹配和三维重建等任务。对
于立体视觉匹配，可以使用OpenCV中的`cv::StereoBM`和 `cv::StereoSGBM`等函数进行视差图像的计算。对于三维重建，可以根据得到的内参、外参和视差信息，利用三角测量等方法得到物体的三维坐标。 双目相机标定是计算机视觉中重要的一步，可以为后续的三维分析任务提供准确的视角和距离信息。通过OpenCV提供的 函数和工具，可以方便地进行双目相机标定，并且得到准确的内参、外参和视差信息，从而实现更精确的三维视觉分析。
地铁车门与屏蔽门间缝隙异物自动检测与定位研究
地铁车门与屏蔽门间缝隙异物自动检测 与定位研究 摘要：当前，基于机器视觉的检测方法主要集中在单目视觉上，双目或多目 视觉研究相对较少。王群等针对单目视觉监控下对空中悬浮物和对异物无法实现 定位等问题提出了双目立体视觉的轨道入侵物识别技术与定位，其通过将数学形 态学处理与概率霍夫变换进行融合而实现轨行区自动提取，在此基础上进行异物 检测和定位研究，取得了较好的效果。刘伟铭等为实现屏蔽门与车门间缝隙无盲 区检测提出了四目定位方法，其通过在车头和车尾处都安装灯带和摄像机，然后 利用几何关系来计算异物所在位置，该方法虽能实现无盲区异物检测，但是来车 方向安装灯带对司机进站会造成一定的干扰而存在一定的安全隐患。 关键词：地铁车门；屏蔽门 1检测系统设计 1.1 设计方案 根据对地铁站台实地的大量调查发现地下站台屏蔽门与车门之间至少存在10 到15厘米的缝隙，地面和高架地铁站台屏蔽门与车门间存在15到20厘米缝隙。根据地铁站台设计差异，站台屏蔽门与车门间缝隙纵深长在150到200米之间。 如此长的缝隙让司机人工检测是一项挑战。目前地铁站台有直线型和曲线型两种，本文设计方案暂时以直线型站台为例。根据屏蔽门与车门间缝隙特点，选用两台 微型高清网络摄像机来搭建系统。根据摄像机和灯带数量及安装位置等关系，经 过筛选后得到四种有效的方案设计。其中（a）和（b）的设计方案利用两根灯带 采用对角线设计，此类方案虽然可以实现整个地铁车站站台屏蔽门与车门间缝隙 区域无盲区检测，但是存在无法定位以及在车头处安装灯带容易干扰列车司机进 站等缺陷。（c）和（d）的设计方案采用重叠思路，利用双目视觉定位原理实现 异物检测和定位，其中方案（d）将灯带设置在列车车头处同样存在司机进站干
opencv录屏原理
opencv录屏原理 OpenCV是一个非常受欢迎的计算机视觉库，在实现屏幕录制时，OpenCV是一个很好的选择。其原理主要涉及两个步骤：截屏和视频编码。 第一步，截屏。OpenCV提供了能够在Windows和Linux平台下捕捉屏幕的函数。这些函数使用底层的系统调用来实现，以保证效率和可靠性。在Windows系统下，OpenCV使用BitBlt函数来实现截屏，该函数可以将一个源矩形区域的像素复制到目标矩形区域中。在Linux 系统下，OpenCV使用Xlib库中的XGetImage函数来获取屏幕截图。 第二步，视频编码。OpenCV可以使用FFmpeg或者VideoWriter类来进行视频编码。FFmpeg是一个开源的跨平台视频编解码库，可以实现不同格式的视频转换和压缩。而VideoWriter类可以将一系列图像序列转化为视频文件，可以选择输出视频的编解码器、帧率、像素格式等参数。
总结一下，OpenCV实现屏幕录制的原理可以概括为：使用系统调用实现屏幕截图，然后使用FFmpeg或VideoWriter类进行视频编码。这个过程需要一定的编程技能和对计算机视觉原理的理解。 在具体实现屏幕录制时，需要掌握以下几个步骤： 1.创建一个窗口用于显示录制的视频流 2.使用OpenCV的方法捕获屏幕 3.将捕获的屏幕内容写入视频帧 4.将视频帧写入视频文件 5.使用循环结构不断地捕获屏幕并写入视频帧，直到手动停止 OpenCV的屏幕录制功能可以为各种应用程序提供视频教程、演示或者游戏外挂等辅助工具。同时，它也为学习计算机视觉的人提供了一种有趣的实践方式。由于编码过程比较复杂，需要较高的编程技能和理解能力，因此建议需要学习OpenCV屏幕录制的人充分了解计算机科学和通信工程的相关知识。
opencv结构光解相位
opencv结构光解相位 【最新版】 目录 1.开篇介绍 2.OpenCV 的概念和应用 3.结构光解相位的原理 4.OpenCV 中的结构光解相位方法 5.结构光解相位在 OpenCV 中的应用案例 6.结构光解相位技术的发展前景 7.结语 正文 一、开篇介绍 随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理成为了越来越重要的研究领域。在众多的图像处理软件中，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）以其开源、高效和跨平台等特性，成为了众多研究人员和开发者的首选。在本文中，我们将探讨 OpenCV 中的结构光解相位技术，并介绍其在实际应用中的案例。 二、OpenCV 的概念和应用 OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像处理算法和功能。OpenCV 的主要应用领域包括：人脸识别、手势识别、图像识别、目标追踪、三维重建等。在 OpenCV 中，有很多与结构光解相位相关的功能和算法，这些都可以帮助我们实现对图像的深度分析和处理。 三、结构光解相位的原理 结构光解相位是一种基于光学原理的三维重建技术。它通过向物体表
面发射结构光，然后通过摄像头捕捉物体表面反射的结构光，从而获取物体表面的深度信息。结构光解相位技术的核心是利用相位差来计算物体表面的深度信息。 四、OpenCV 中的结构光解相位方法 在 OpenCV 中，结构光解相位主要涉及到以下两个步骤： 1.结构光生成：在 OpenCV 中，我们可以使用 C++编程语言生成结构光。结构光生成包括了创建一个结构光图案、设置图案的大小、旋转和亮度等参数。 2.结构光解相位：在生成了结构光图案之后，我们需要通过摄像头捕捉物体表面反射的结构光，并计算出物体表面的深度信息。在 OpenCV 中，我们可以使用一系列的算法来实现这一步，例如：相位差法、光流法、双目立体视觉法等。 五、结构光解相位在 OpenCV 中的应用案例 结构光解相位技术在 OpenCV 中有广泛的应用，例如： 1.三维重建：结构光解相位技术可以用于对物体表面进行三维重建，从而获取物体的形状和大小信息。 2.物体识别：结构光解相位技术可以用于识别物体的形状和位置信息，从而实现对物体的精确识别。 3.手势识别：结构光解相位技术可以用于识别手势，例如：手势识别系统可以识别手势的形状、大小和方向信息，从而实现对手势的精确识别。 六、结构光解相位技术的发展前景 随着计算机视觉技术的不断发展，结构光解相位技术也在不断完善和提高。在未来，结构光解相位技术将会在更多的领域得到应用，例如：无人驾驶、智能家居、虚拟现实等。同时，随着人工智能技术的不断发展，结构光解相位技术也将会与深度学习等技术相结合，从而实现更高效、准确的图像处理和分析。
opencv双目视觉三维重建代码
opencv双目视觉三维重建代码 双目视觉三维重建是计算机视觉领域中的一个热门研究方向，它利用由两个摄 像头捕捉的图像来还原场景的三维结构信息。OpenCV是一个广泛使用的开源计算 机视觉库，它提供了丰富的算法和工具，可用于实现双目视觉三维重建。本文将介绍一种基于OpenCV库的双目视觉三维重建代码。 首先，我们需要准备一对标定好的摄像头进行双目拍摄。相机标定是一个关键 的步骤，它用于确定摄像头的内参矩阵和外参矩阵，以及图像畸变参数。OpenCV 提供了一些函数和工具来进行相机标定，我们可以使用这些工具来标定我们的摄像头。 接下来，我们需要加载标定好的参数和校正映射。校正映射是一个重要的步骤，它用于将摄像头采集到的图像进行畸变校正，以便后续的立体匹配。OpenCV提供 了`cv::initUndistortRectifyMap`函数来计算校正映射，并使用`cv::remap`函数来应用 校正映射到图像上。 然后，我们需要通过双目立体匹配算法来计算视差图。视差图是通过比较两个 摄像头捕捉到的图像中的对应像素点的差异来计算得到的，它表示物体在不同深度上的位置差异。OpenCV提供了几种双目立体匹配算法，比如基于块匹配的SAD （Sum of Absolute Differences）算法和基于全局优化的SGBM（Semi-Global Block Matching）算法。我们可以根据自己的需求选择适合的算法来计算视差图。 计算完视差图后，我们可以根据相机的内参、外参和视差图来还原物体的三维 结构信息。通过三角测量的方法，我们可以将每个像素点的视差值转化为物体的深度值。OpenCV提供了`cv::reprojectImageTo3D`函数来进行三维重建，并将结果保 存在点云中。 最后，我们可以对点云进行可视化展示。OpenCV提供了一些可视化工具，比 如`cv::viz`模块和`cv::imshow`函数，可以将点云渲染成三维的视图，并在屏幕上显
基于双目视觉的AGV障碍物检测与避障
基于双目视觉的AGV障碍物检测与避障 摘要：本文介绍了AGV优点及障碍物检测，论述了障碍物检测实验及结果，并 探讨了其避障策略与路径规划。 关键词：双目视觉；障碍物检测；帧差法；模糊PID 随着自动化水平的提高，AGV系统的应用越来越广泛，发挥着愈加重要的作用，成功地应用AGV系统能大幅度减少人力成本，提高生产效率。近年来，随着 计算机和传感器等硬件能力的不断提升，视觉导引技术逐渐成为研究热点。 一、AGV优点 AGV即“自动导引运输车”，它是装备有电磁或光学等自动导引装置，能沿规 定的导引路径行驶，具有安全保护及各种移载功能的运输车。 1、自动化程度高。由计算机、电控设备、激光反射板等控制，当车间某一环节需辅料时，由工作人员向计算机终端输入相关信息，计算机终端再将信息发送 到中央控制室，由专业的技术人员向计算机发出指令，在电控设备的合作下，这 一指令最终被AGV接受并执行。 2、充电自动化。当AGV小车的电量即将耗尽时，它会向系统发出请求指令，请求充电，在系统允许后自动到充电的地方“排队”充电。另外，AGV小车的电池 寿命和采用电池的类型与技术有关。 3、美观，提高观赏度，从而提高企业的形象。 4、方便，减少占地面积；生产车间的AGV小车可在各个车间穿梭往复。 二、障碍物检测 1、基于深度检测的障碍物判定。本文利用OpenCV视觉库中的cvFindCon-tours轮廓检测函数检测物体的轮廓，用其外接矩形框标记，并利用双目视觉测距原理计算出物体相对摄像头坐标系下的三维坐标。 2、基于帧差法的障碍物运动状态检测。在AGV判定前方有障碍物的情况下，根据障碍物的运动信息进一步确定障碍物的运动状态。 对动态目标的检测，传统的检测方法有帧差法、背景差法和光流法，这些方 法都要求摄像机为静止状态。因此当AGV检测到障碍物时，应立即停车，检测障 碍物的运动状态。其中，背景差法需预先提供场景的背景图像。当背景发生变化 时需更新背景图像；光流法计算量较大，耗时长，难以满足实时性要求；帧差法 简单有效，能适应动态变化，但对噪声比较敏感。本文采用帧差法检测动态障碍，帧差法的原理是将相邻两帧或三帧图像数据相减后，通过预先设定的阈值过滤掉 相对静止的部分来提取动态目标区域。 三、障碍物检测实验及结果 本文搭建的AGV实验模型两个前轮为驱动轮，由两个伺服电机独立驱动；两 个后轮为万向轮，作为从动轮。系统主要由车体、上位机、摄像头、伺服电机、 电源等组成。 1、静态障碍物检测实验。综合考虑实际场景和双目摄像头的景深范围，设定将高于地面10mm且距离小车1000mm内的物体视为障碍物。摄像头安装于小车 前部中央，图像采集的周期为250ms。距离地面高度为200mm，因此障碍物的高度距离阈值和水平距离阈值分别设为。另外，实验中用于帧差法检测的图像全部 采用左摄像头采集。 2）基于帧差法的障碍物运动状态检测。为了提高图像处理速度，减少噪声的影响，分别对其进行灰度化与5×5窗口的中值滤波去噪的图像预处理，得到预处
基于OpenCV图像处理系统的开发与实现
基于OpenCV图像处理系统的开发与实现 刘培军;马明栋;王得玉 【摘要】In the research of digital image processing technology, when a small number of images are processed, various image processing algorithms are generally used for programming according to different requirements, and there are a lot of repetitive work. However, when the amount of digital image data is large and the real-time requirement of processed images is high, all images are processed, codes and algorithms are written manually, which is quite difficult and inefficient. In order to effectively solve the above problems, based on OpenCV computer vision library and under the integrated development environment of Qt Creator, we develop and implement an image processing system of object-oriented programming with better interface and convenient for users. The practice of digital image processing shows that the system can process images efficiently and quickly.%在数字图像处理技术的研究过程中,基于平时对少量图像进行处理时,一般都是针对不同需求运用各种图像处理算法进行编程,存在着许多重复性工作.而当数字图像数据量非常大且对处理的图像实时性要求非常高时,对所有图像进行处理,代码以及算法的实现都通过人工进行编写,存在着相当大的难度且效率十分低下.为有效解决上述问题,以OpenCV计算机视觉库为基础,在Qt Creator 集成开发环境下,采用面向对象编程,开发并实现了一款界面良好,方便用户使用的图像处理系统.通过对大量数字图像处理的实践表明,该系统能够有效快速地对图像进行处理.
基于ELAS立体匹配算法的研究与改进
基于ELAS立体匹配算法的研究与改进 张道德;伍渊;吴良溢;胡新宇 【摘要】在双目机器人视觉伺服控制中,双目立体匹配算法的实时性和准确性,对机器人的精确定位及控制至关重要.在研究现有的一些先进性立体匹配算法的基础上,引入一种基于视差平面的局部立体匹配算法ELAS(算法,将该算法与先进的立体匹配算法对比发现,其克服了现有算法需要给定最大视差值范围才能获得较好视差图的缺点,综合处理时间和处理效果,表现最好.介绍ELAS算法原理,并分析其存在的问题,针对ELAS算法处理效果不佳的问题,根据视差连续原理,研究改进的ELAS算法,并使用引导滤波器处理视差图.实验证明,改进的ELAS算法显著提高了原算法的效果,而处理时间增加不多,在不考虑实时性的情况下,结合上述滤波器后,处理效果能够接近真实视差图.%Binocular stereo matching algorithm is real-time and accurate in the binocular vision servo control system,which is very important for the accurate positioning and control of the robot.Based on the study of some advanced stereo matching algorithms,this paper introduces an algorithm of local stereo matching based on parallax plane-ELAS (Efficient LArge-scale Stereo) algorithm,introduces the principle of ELAS algorithm,Which overcomes the shortcomings of these existing algorithms in which the best disparity map cannot be obtained until the maximum disparity value range is given.The best performance is obtained by considering the combination of the processing time and processing effect.Aiming at the problem that the ELAS algorithm does not work well, the improved ELAS algorithm is studied based on the principle of disparity continuity.The disparity map is processed using the guided
《机器视觉测量技术》课程教学大纲
《机器视觉测量技术》教学大纲 注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业课；课程性质是指必修/限选/任选。 一、课程地位与课程目标 （一）课程地位 机器视觉测量技术是测控技术与仪器专业的一门本科生选修课程，开设该课程的目的是让学生了解国内外机器视觉测量发展的最新研究成果、机器视觉测量的基本理论与方法以及机器视觉测量的一些典型应用。通过本课程的学习与实践，使学生掌握机器视觉测量的基本概念、基本理论和方法，引入科研案例来扩大学生的知识面。 （二）课程目标 1. 掌握机器视觉测量技术的基本原理，优缺点；（支撑毕业要求1.2） 2.了解机器视觉测量行业的现状和发展趋势，了解常规机器视觉测量的方法和应用场合；（支撑毕业要求6.1、6.2） 3.培养具有运用机器视觉测量技术解决工程问题的意识，具有自主查阅文献、收集和提炼信息的能力，团队合作能力和自我表达能力。（支撑毕业要求10.1、10.2） 二、课程目标达成的途径与方法 以课堂教学为主，结合自学和课程作业等，具体如下： 课堂教学主要讲解机器视觉测量的基本概念、基本理论及方法，结合学科和专业背景引入基本理论的讲解，使得学生能够明确课程学习的目的和意义，提高对机器视觉测量技术在各行业中各种应用的认识。课堂教学引入互动环节，引导学生思考，课后布置作业巩固知识，提高教学效果。 对于部分概念进行课堂自学，教师提问形式，培养学生独立学习的能力。 通过课程的小论文，培养学生自主查阅文献，科技论文写作的能力。 三、课程目标与相关毕业要求的对应关系
四、课程主要内容与基本要求 1.绪论 介绍机器视觉以及视觉测量技术的基本概念、机器视觉测量的主要研究内容、机器视觉与其它科学领域的关系以及机器视觉测量的发展现状与趋势。 2.机器视觉测量的数学基础 讲授视觉测量坐标系、空间刚体变换、仿射变换与透视变换、非线性优化（含一维搜索方法、无约束非线性优化方法、约束非线性优化方法） 3.摄像机标定 介绍摄像机模型；讲授摄像机的选取方法，包括：CCD的选择、镜头的选择、焦距的计算；讲授摄像机标定方法，包括：Faugeras法、Tsai法、张正友法、旋转变换表示方法。 4.视觉中的局部特征描述 特征检测与描述子、常见的形状、方向梯度和色彩纹理的特征，包括shape Context、SIFT、LSS、SURF、HOG，基于Hough变换的直线、圆等形状检测。特征匹配及相关问题，重点介绍RANSAC算法。 5.双目立体视觉测量技术 讲授立体视觉的成像原理，双目立体视觉的标定，匹配点的选取与匹配，立体视觉中的对极几何，物体三维形状的计算。 6.光学三角法三维测量技术 介绍光学三角法测量原理；讲授结构光视觉测量法（含结构照明光源与结构方式，单线结构光测量原理）、光栅投射法（含光栅透射法的基本原理和相位测量技术）。 7.工业在线视觉测量系统 介绍固定式多传感器在线测量系统（系统的工作原理、系统全局校准、误差补偿、系统的机械结构）和柔性在线测量系统（工作原理、系统校准、工作过程与控制网络）。 8.机器视觉测量系统构建 讲授机器视觉测量系统框架，利用MA TLAB或OpenCV等软件实现图像采集、处理与结果显示。 五、课程学时安排