基于计算机视觉的测距算法研究
基于单目视觉的实时测距方法研究论文
基于单目视觉的实时测距方法研究论文摘要：测距是计算机视觉领域中的重要问题之一，在许多应用中都有广泛的应用。
本文提出了一种基于单目视觉的实时测距方法。
该方法利用单目相机拍摄到的图像进行目标的距离估计，不需要额外的传感器或设备。
首先，通过标定相机获取相机的内参数矩阵和畸变参数。
然后，使用特征点匹配算法对图像中的特征进行提取和匹配，得到特征点的对应关系。
接下来，利用三角测量原理计算出目标特征点在相机坐标系下的深度值。
最后，通过相机的内参数矩阵和深度值可以得到目标物体在相机坐标系下的三维坐标，从而实现了测距。
实验结果表明，该方法能够在实时场景中实现准确的测距，具有很大的应用潜力。
关键词：单目视觉，测距，内参数矩阵，特征点匹配，三角测量1. 引言随着计算机视觉技术的发展，测距问题在很多领域中得到了广泛的研究和应用。
利用视觉传感器进行测距是一种常见的方法，它可以在没有额外传感器的情况下实现目标的距离估计。
单目视觉是一种简单且成本相对较低的测距方式，因此在实际应用中具有重要的意义。
2. 方法本文提出的实时测距方法基于单目视觉，核心原理是利用特征点匹配和三角测量。
首先，通过标定相机获取相机的内参数矩阵和畸变参数。
内参数矩阵包括焦距和像素尺寸等参数，畸变参数用于修正图像的畸变。
然后，利用特征点匹配算法对图像中的特征进行提取和匹配。
特征点的提取可以使用SIFT、SURF等算法，匹配可以使用最近邻算法或RANSAC算法。
在特征点匹配完成后，可以得到特征点的对应关系。
接下来，根据三角测量原理计算出目标特征点在相机坐标系下的深度值。
三角测量原理利用目标在不同视角下的投影关系，通过三角形的边长比例计算出目标的深度。
最后，通过相机的内参数矩阵和深度值可以得到目标物体在相机坐标系下的三维坐标，从而实现了测距。
3. 实验结果对于本方法的实验结果进行了验证。
选取了不同距离的目标物体进行测距实验，并与实际距离进行比较。
结果表明，本方法能够在实时场景中实现准确的测距，与实际距离具有较小的误差。
基于计算机视觉的远距离动态前景测距方法
⑥ ２ ０ １ ３ Ｓ ｃ ｉ ． Ｔ ｅ ｃ ｈ ． Ｅ ｎ ｇ ｒ ｇ ．
基于计算机视觉 的远距 离动态前景测距 方法
周 华 强 胡广 平
（ 中原工学院， 郑州 ４ ５ ０ ０ ０ ７， 河南工程学院 ， 郑州 ４ ５ １ １ ９ １ ）
摘
要
针对 当前测距算法标定步骤复杂、 图像 匹配 困难和 不准确 的问题 ， 提 出了一种 远距离动 态前景测距 的方法 ， 系统 中
头采 集 实时 图像 ， 再 通 过前 景 检 测算 法 检 测 出 目标
物在 图像 中所在 的位 置 ， 分 别 计 算其 在 左 右 摄像 头 成像 平 面 内的形 心 位 置 ， 测 量 出两个 摄 像 头 之 间 的
距离， 标 定板 与摄 像 头 之 间 的距 离 、 标 定 板 自身 的 宽 度和 高度等 数据 ， 利 用 求 空 问直 线交 点 的方 法 近
中图法分类号
Ｔ Ｐ ７ ５ １ ． １ ；
文献标志码
Ａ
物 体在 空 间三 维 中 的场 景 被 投 影 为 二 维 图 像 时， 在 不 同视 点 的 图 像 会 有 较 大 的 区别 ， 而 且 场 景 中 的光 照条件 、 物 体 几何 形 状 、 物 理 特性 、 噪声 干 扰 和畸变 以及摄 像 机特 性 等 ， 都 被综 合 成 单 一 的 图像 中的灰 度值 ， 要完 全 准确 地 对 图像 进 行 匹 配是 十 分 困难 的 ¨ Ｊ 。事 实上 对 于 一 个 移 动 的物 体 ， 不 必 对
图１ 基本透视投影模 型与锥体 透视模型
视点位 置可 以看 作 是 摄像 头 所 放 置 的位 置 ， 视
３ ５期
周华 强 ， 等： 基于计算 机视觉的远距 离动态前景测距方法
基于单目视觉的无人机测距算法研究
0 引言
应用一个摄像头作为唯一的传感器设备进行 测距工作， 这是机器人领域最具挑战性的难题之 一。 在无人飞行器上解决这个问题甚至比地面机
器人上解决更具有挑战性， 因为无人飞行器较地 面机器人有更高的自由度。 本文的工作主要聚焦 在旋翼无人飞行器， 这么决定的意义在于大多数 真实环境中的飞行机器人在军事和民用环境中的
摘 要： 近年来研究人员试图利用单个摄像头作为无人飞行器自主避障的主要传感器， 即采用单目视觉方法
测距。 这主要是因为小型无人机的负载能力有限， 利用单个摄像头能够使无人机的计算时间和电池的消耗减少，
并且有可能实现基于视觉算法的实时性避障。 由此提出了一种计算实时距离的数学模型， 通过这种模型来估算
由于四旋翼飞行器的尺寸较应用在传统直升 的无人机当前姿态和无人机载摄像机的三维空间
机 上 的 旋 翼 小 得 多 ， 因 而 四 旋 翼 在 旋 转 时 能 够 节 坐 标 来 计 算 摄 像 机 的 位 置 [6]。 其 中 的 数 学 模 型 如
省更多的运动能量， 并且在碰撞到物体时能够对 图 1 所示。
for autonomous obstacle avoidance of UAV， that is， monocular vision method is used to measure distance. This is mainly due to the limited capacity of the small UAV， and the use of a single camera can reduce the UAV computing time and battery consumption， and it is possible to achieve real -time obstacle avoidance based on visual algorithm. Therefore， a mathematical model to calculate the real time distance is proposed， which can be used to estimate the distance between the camera on a small UAV and the obstacle. And the experimental results show that the results obtained by this method are in good agreement with the true values of the ground.
基于OpenCV的视觉测量技术研究
基于OpenCV的视觉测量技术研究近年来，随着计算机视觉技术和数字图像处理技术的不断发展，视觉测量技术作为一种新兴的测量方法，也逐渐走进人们的视野。
基于OpenCV的视觉测量技术是其中一种应用广泛的技术，它能够快速、精准地完成对目标物体的测量，为科学研究和工程应用提供了重要支持。
一、OpenCV概述OpenCV是一款开源计算机视觉库，它是一个跨平台的库，支持多种操作系统，并且可以与多种编程语言进行集成，如C++、Python等。
OpenCV不仅支持图片和视频的读取和处理，还可以进行计算机视觉应用中的常见任务，如图像分类、目标检测、人脸识别等。
OpenCV是一种非常强大的工具，可以辅助科学家和工程师完成各种任务。
二、视觉测量技术视觉测量技术是一种用光学和图像处理方法测量物体尺寸、形状和位置的技术。
在传统测量方法中，通常需要使用各种仪器，如游标卡尺、千分尺等测量工具。
而使用视觉测量技术，则可以通过计算机和摄像头来完成测量任务，同时可以更加快捷地获取物体的信息，进一步提高工作效率。
三、基于OpenCV的视觉测量技术基于OpenCV的视觉测量技术包括以下几个步骤：首先通过摄像头拍摄目标物体的图像，然后通过计算机图像处理技术将这些图像转化为数字图像，并得到所需的物体信息。
这些信息包括物体的位置、形状和大小等。
最后，可以利用这些信息计算出物体的尺寸和位置等要素。
针对以上步骤，下面将分别进行详细介绍：1.图像采集：使用摄像头对目标物体进行拍摄，将图像信息传输到计算机中进行处理。
在这一步骤中，必须使用合适的相机参数和图像采集参数，从而确保图像质量足够好以便后续的处理。
2.图像处理：这是整个视觉测量技术的关键步骤。
在处理过程中，需要进行图像去噪、滤波、特征提取等操作，以便能够准确提取出相应的目标信息。
图像处理的目标是提取出目标识别所需的特征，同时使图像减少大小和锯齿。
这需要根据实际情况选择各种图像处理算法来实现。
双目立体视觉测距算法研究共3篇
双目立体视觉测距算法研究共3篇双目立体视觉测距算法研究1双目立体视觉测距算法研究随着机器视觉技术的不断发展，双目立体视觉测距算法逐渐成为了一种广泛应用的测距技术。
双目立体视觉测距算法是通过两个视点来获取立体信息，并计算物体真实距离的一种方法。
本文对双目立体视觉测距算法进行了研究，并分析其在应用中的优势和不足。
一、双目立体视觉测距算法原理双目立体视觉测距算法基于人眼的立体视觉原理，即通过两个视角获取物体的三维信息。
常用的双目立体视觉系统由左右两个相机组成，同时获取场景的两幅图像。
通过对这两幅图像进行处理，计算出物体在左右两幅图像上的像素位置差（视差），从而推算出物体的真实距离。
二、双目立体视觉测距算法优势1.高精度：相较于其他测距方法（如激光测距），双目立体视觉测距算法具有更高的精度，能够在一定范围内实现毫米级别的测距。
2.适用性广：该算法可以适用于多种物体，无论物体大小、形状、材质如何，都可以进行测距。
3.实时性高：双目立体视觉测距算法能够在几毫秒内完成图像处理和测距，实时性较高。
三、双目立体视觉测距算法不足1.对环境影响大：该算法对环境的变化比较敏感，如光照、颜色、纹理等变化会影响到视差计算的准确性。
2.算法复杂度高：该算法相较于其他测距方法具有更高的计算复杂度，需要较高的计算资源支持。
3.视野较小：双目立体视觉测距算法的视野范围相对较小，需要控制好摄像机的位置和摆放角度，否则会影响测距结果的准确性。
四、双目立体视觉测距算法在实际应用中的案例双目立体视觉测距算法已经在多个领域得到了成功应用，以下是一些案例：1.物流自动化：在物流自动化领域，通过双目立体视觉测距算法可以实现对货物的快速识别和分拣，提高分拣效率。
2.智能驾驶：在智能驾驶领域，通过双目立体视觉测距算法可以实现对车辆和行人的快速检测和识别，提高自动驾驶的安全性。
3.机器人制造：在机器人制造领域，通过双目立体视觉测距算法可以实现对工件和机器人的快速识别和定位，提高机器人的自动化程度和生产效率。
基于计算机视觉的运动目标检测与追踪研究
基于计算机视觉的运动目标检测与追踪研究摘要：随着计算机视觉和人工智能的快速发展，基于计算机视觉的运动目标检测和追踪成为了当前研究的热点。
本文将介绍运动目标检测和追踪的概念，并详细探讨了一些常见的方法和技术，如基于深度学习的目标检测算法和多目标追踪。
最后，本文还对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言随着计算机视觉和人工智能技术的进步，运动目标检测和追踪在许多领域中都具有重要应用。
例如，在视频监控和智能交通系统中，准确地检测和追踪运动目标可以提供更安全和高效的服务。
因此，研究如何利用计算机视觉的方法来实现运动目标检测和追踪变得尤为重要。
2. 运动目标检测运动目标检测是指通过计算机视觉技术识别图像或视频中的运动目标。
传统的方法主要基于图像处理和特征提取技术，如背景减除、边缘检测和目标轮廓提取。
然而，这些方法往往对光照变化和背景复杂的场景效果不佳。
近年来，基于深度学习的目标检测算法如Faster R-CNN、YOLO和SSD等取得了显著的进展。
这些算法能够自动学习目标的特征，从而在复杂场景下表现出更好的性能。
3. 运动目标追踪运动目标追踪是指跟踪运动目标在连续帧中的位置和运动状态。
与运动目标检测相比，追踪更具挑战性，因为目标在不同帧之间可能会发生形变、遮挡或运动模式的变化。
针对这些问题，研究者提出了各种追踪算法，如基于相关滤波器的方法、粒子滤波和深度学习方法等。
其中，多目标追踪是一种更复杂的问题，需要同时追踪多个运动目标。
针对多目标追踪，常见的方法有多目标跟踪器的设计和融合方法等。
4. 挑战和解决方案运动目标检测和追踪中存在一些挑战，例如复杂背景、目标形变、光照变化和目标遮挡等。
为了解决这些问题，研究者提出了一系列解决方案。
例如，对于复杂背景，可以采用自适应背景建模和深度学习方法来提高检测和追踪的准确性。
对于目标形变和光照变化，可以使用形变估计和颜色模型来进行调整。
另外，目标遮挡问题可以使用多目标追踪和深度学习等方法来解决。
机器视觉测距的原理和方法
机器视觉测距的原理和方法
机器视觉测距是利用图像处理和计算机视觉技术来实现测量目标物体与相机之间的距离。
其原理和方法可以分为以下几种：
1. 三角测距原理：利用视差（相邻图像上同一物体的位置差异）来计算物体的距离。
通过相机的双目或多目成像系统获取多个视角的图像，从而得到图像中目标物体的视差信息，通过视差与相机的基线长度之间的关系，可以计算出距离。
2. 结构光测距原理：结构光测距是利用投射特定结构的光斑模式，通过相机观测光斑的形变来计算物体距离的一种方法。
常见的结构光测距方法有二维结构光和三维结构光。
通过对物体投射结构光，然后用相机观测结构光形变的方式，计算出物体的距离。
3. 时间-of-flight（TOF）原理：TOF测距是利用物体反射光的时间延迟来计算物体的距离。
该方法通过在相机上安装一个发射器和一个接收器，发射器发射红外激光脉冲，接收器接收到反射回来的激光脉冲。
通过测量激光脉冲的时间延迟，可以计算出物体的距离。
4. 激光三角法原理：激光测距是利用激光束在空气中传播速度恒定的特性，通过测量激光束的反射时间或相位差来计算物体的距离。
该方法通过向物体发射一个脉冲激光束，然后用相机或接收器接收反射回来的激光束，通过测量激光束的时间或相位差，可以计算出物体的距离。
综上所述，机器视觉测距的原理和方法多样化，可以根据具体应用需求选择合适的测距方法。
计算机视觉中双目测距系统研究
计算机视觉中双目测距系统研究李宏伟1，崔羊威1，张贺磊2摘要：近年来随着计算机技术发展，更多研究学者和公司开始着手于人工智能技术的研究和应用。
以机器视觉中双目测距系统为研究对象，搭建一套双目视觉系统进行测量；利用MATLAB和OpenCV平台工具，先采集20对棋盘格图像进行摄像机的标定，再利用标定结果进行立体校正，运行BM、SGBM、GC和SIFT四种算法，分别对它们进行测距计算；结果表明，错误率分别是5%、3.6%、2.4%和4.1%，准确率都很高，都表现出较好的测量性能。
关键词：人工智能；机器视觉；测距；OpenCV；错误率0 前言近些年来，在世界范围内软件和硬件技术都有着很大的发展和突破，使很多科学理论研究变为现实为可成。
19世纪50年代的模式识别[1]，它是让计算机使用数学的思想方法去解决模式（环境与客体）的分析处理问题；再到近十年来被人们广泛谈起的人工智能，让机器具有人类思维去分析处理现实中的问题。
很多研究学者都认为模式识别技术就是早期的人工智能。
人工智能有着广泛的应用范围，其中机器视觉[2]是它很重要的一个分支方向。
机器视觉在无人驾驶[3]、电力巡检[4]、物体尺寸测量[5]、车牌识别[6]、农业果蔬采摘[7]等众多领域有着广泛应用。
等本文选择一个双目摄像头，搭建了双目测距系统平台，利用MATLAB与OpenCV 工具[8]，对实验过程中的数据进行处理分析，最后通过结论验证实验数据的准确性和可靠性。
1 双目视觉测距理论介绍所谓的双目测距系统[9]，简单地说就是在自然的真实场景中，采用一个摄像头在不同的位置采集两张图像或者使用双目摄像头采集两张图像。
然后将这两张图像通过相应的计算机视觉图像算法处理，便可得到所需的数据结果。
双目测距系统主要是由双目立体匹配和测距计算两个部分组成的[10]。
其中双目立体匹配技术的研究分析一直是研究学者近些年来探究的热点[11]，它又可以分为基于区域的和基于全局的。
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电子科技大学
2012级本科毕业设计（论文）开题报告表
只有这样计算机才能运行。
为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。
而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。
这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。
具有上述能力的计算机就是智能计算机。
智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。
这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。
3、课题研究内容
将计算机视觉和图像处理技术应用到车辆驾驶辅助系统当中可以有效地为车辆行驶提供安全保障。
而在计算机视觉中，利用视觉信息感知环境，由单幅二维投影图像确定目标与装载摄像机物体之间距离信息的研究，是目前智能交通系统(ITS)和智能车辆系统(IVS)的关键技术之一。
本文主要研究针对ITS和IVS的单目视觉测距方法。
基于单目视觉的测量技术是从计算机视觉领域中发展起来的新型非接触测量技术，它是一种结合图像处理技术，把图像当作检测和传递信息的手段或载体而加以利用的测量方法。
本文利用投影几何原理和图像处理方法研究了单目测距算法，重点研究了摄像机标定技术、图像预处理方法、障碍物体检测及计算障碍物体距离的算法。
本文首先采用了一种在照、摄像机内外部参数未知的条件下，利用图像平面中的平行线，以及它们形成的消隐点具有几何约束关系来实现摄像机标定的新方法。
该方法与以前方法相比，计算复杂性不高，但相对而言，准确性和鲁棒性较高，且无须在使用前标定相机，更符合实际需要(因现今的照、摄像机都是变焦距的)，从而具有广泛的推广价值。
其次，对多种图像预处理方法进行了分析、比较和选择，采用的方法兼顾了图像处理效果和实时性要求。
最后，在分析道路特征的基础上建立了道路几何模型，并利用改进的Hough变换提取出道路边缘曲线模型。
并在现有单一道路模型测距算法的基础上做了改进，提出了混合几何模型的单目测距算法。
模拟试验结果表明该算法对视觉测距领域的研究有一定的借鉴意义。
4、关键问题及研究目标
本次研究目标主要是通过对已有基于计算机视觉的测距算法的实现和评估。
关键问题在于如何用OpenCV实现这些算法并对其进行合适的评估。
5、研究特点
基于计算机视觉的距离测量主要是单目测距和多目测距，它们都有各自的优点，也。