双目立体视觉
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。
双目立体视觉在工业中运用的例子
双目立体视觉在工业中有很多应用例子，以下是一些常见的应用场景：
1.零件识别与定位：双目立体视觉可以通过对物体进行三维测量和重构，实现零件的精确识别和定位。
在生产线中，机器人可以使用双目立体视觉
系统来识别零件的位置和姿态，从而精确地拾取和操作零件。
2.质量检测：双目立体视觉可以用于检测产品的外观质量和尺寸精度。
通过获取产品的三维模型，可以对产品进行全方位的检测和分析，如检测产
品表面的缺陷、尺寸偏差、对称性等。
3.机器人导航：双目立体视觉可以用于机器人的自主导航和定位。
通过获取环境的三维信息，机器人可以精确地识别障碍物和路径，并进行避障和
路径规划。
4.增强现实：双目立体视觉可以与增强现实技术结合，将虚拟物体与现实场景进行融合。
通过获取现实场景的三维信息，可以将虚拟物体精确地放
置在场景中，从而实现更加逼真的增强效果。
5.自动化装配：在制造业中，装配过程需要很高的精度和准确性。
双目立体视觉可以通过对零件进行精确的定位和操作，实现自动化装配。
机器人
可以使用双目立体视觉系统来识别零件的位置和姿态，从而精确地装配零件。
总之，双目立体视觉在工业中具有广泛的应用前景，可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量等。
随着技术的不断发展，双目立体视觉将会在更多的领域得到应用。
平行双目立体视觉的基本构成及测量原理
平行双目立体视觉是一种利用两个并行的摄像头来创建三维图像的技术。
它通过比较两个或更多摄像头捕获的图像来确定场景中的距离和形状。
这种技术通常用于计算机视觉和机器人视觉中，以实现物体识别、测量和导航。
基本构成：1. 摄像头：这是双目立体视觉系统的核心，它负责捕捉场景的图像。
通常，摄像头会安装在相同的距离和角度，以产生尽可能多的视差。
2. 图像处理：这部分包括对摄像头捕获的图像进行预处理，如去噪、对比度调整和色彩校正等。
这些处理步骤有助于提高后续图像分析的准确性。
3. 特征匹配：这一步骤涉及到将两个摄像头的图像进行匹配，以确定它们之间的视差。
通常使用特征检测算法，如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征），来识别图像中的关键点。
4. 深度计算：基于匹配的特征点，系统会使用一种算法来估计它们在三维空间中的位置。
这通常涉及到三角测量，即通过两个摄像头的视差信息来计算深度。
5. 立体视觉系统：将两个摄像头的输出进行合并，形成一个立体视觉系统。
这个系统可以提供场景的三维视图，包括物体的距离、形状和纹理等信息。
测量原理：双目立体视觉的基本原理是基于视差，即两个不同角度观察到的图像之间的距离差异。
在双目立体视觉系统中，这种差异被用来创建深度信息。
具体来说：1. 双目立体视觉系统中的摄像头捕获同一场景的图像时，由于存在视角、距离和光线条件等因素的差异，导致图像中的特征点在两个摄像头中的位置略有不同。
2. 通过比较这两个图像的特征点，系统可以确定这些特征点在三维空间中的相对位置。
这个位置就是物体的距离和形状信息。
3. 基于这些信息，系统可以进一步推断出场景中其他物体的深度。
这是因为人类的视觉系统可以根据双眼接收到的视差信息来推断物体的距离和形状。
需要注意的是，双目立体视觉的准确性受到许多因素的影响，如光源条件、镜头畸变和噪声等。
因此，在实际应用中，通常会采用一些优化技术来提高系统的性能，如使用更先进的特征匹配算法、优化相机参数和采用稳健的深度计算方法等。
双目立体视觉三维算法
双目立体视觉三维算法双目立体视觉，听起来是不是有点高大上？其实它的原理很简单，简直就像咱们的眼睛一样。
你瞧，咱们平时看东西，都是靠两只眼睛的配合，形成一个立体的图像。
没错，这就是双目立体视觉的精髓。
要是你有过戴3D眼镜的经历，那种“哇，东西好立体”的感觉，其实就是双目立体视觉在工作。
简单来说，就是利用两个不同角度的视点，来获取深度信息，给你一个更真实的世界感。
想象一下，你在逛街，看到一个橱窗里的玩具车。
你的左眼和右眼看到的角度不一样，这个玩具车就会在你的脑海中变得立体而生动。
可别小看这个过程，里面可藏着不少技术活。
摄像头就像你的小眼睛，它们分别拍摄不同角度的图像，然后通过一些神奇的算法，拼凑出一个完整的3D模型。
就像拼图游戏一样，把一块块图片拼成一个完整的图案，脑洞大开，越拼越有趣。
再说说深度信息。
它就像一把钥匙，打开了立体视觉的门。
简单来说，就是通过计算两张图像之间的差异，来确定物体的距离。
距离越近，影像的差别就越大；距离越远，影像的差别就小。
用这个原理，咱们的技术小伙伴们可以判断出物体的远近，真是妙不可言。
就像在舞台上看表演，离得近，能看清演员的每一个表情；离得远，只能瞅个大概。
双目立体视觉的应用可不仅仅局限于街头看玩具。
想象一下，未来的自动驾驶汽车，车上的摄像头就能像咱们的眼睛一样，实时判断周围的物体。
行人、车辆、路障，全都能被识别出来。
这样一来，安全系数就大大提升了，司机们也可以松一口气，毕竟安全第一嘛。
可见，科技真是推动社会进步的强大动力。
不过，双目立体视觉也不是没有挑战的。
光线变化、遮挡物、甚至是不同的摄像头质量，都可能影响最终的效果。
就像你在拍照时，突然有个朋友从旁边冒出来，遮住了你想拍的美景。
于是，算法工程师们就得绞尽脑汁，想出各种办法来克服这些问题。
甚至需要考虑到各种环境因素，就像天气预报一样，得精确到位。
除了在自动驾驶中的应用，双目立体视觉在虚拟现实和增强现实中也大显身手。
想想看，戴上VR眼镜，身临其境的感觉真是棒极了。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是指通过两个视觉传感器（眼睛）同时获取的视觉信息，进行图像的匹配与处理，从而实现对三维空间中物体位置、形状和深度的感知。
在人类视觉系统中，我们的两只眼睛分别观察到不同的景象，这两个视角的差异被大脑处理后，使我们能够感知到三维世界。
双目立体视觉匹配的核心就是模拟人类视觉系统的工作原理，通过计算机对不同眼睛拍摄到的图像进行处理，提取出深度信息，从而实现对三维空间的感知。
双目立体视觉匹配的基本原理是寻找两个图像之间的对应点。
当两个图像的视角或位置发生变化时，同一物体在两个图像中的像素值可能会发生变化。
通过分析这种变化，可以计算出物体的深度信息。
1. 图像获取：使用两个摄像机同时获取两幅图像，这两个摄像机应具有一定的基线距离，即两个摄像机之间的距离。
2. 校准：对两个摄像机进行标定和校准，确定两个摄像机之间的位置关系和相机参数。
3. 特征提取：从图像中提取出能够用于匹配的特征点，常用的特征点包括角点、边缘等。
4. 特征描述：对提取出的特征点进行描述，通常使用局部特征描述方法，如SIFT、SURF等。
5. 特征匹配：将一个图像中的特征点与另一个图像中的特征点进行匹配，通常使用特征向量的距离度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。
6. 匹配剔除：对匹配点进行剔除，以排除误匹配和无效匹配。
7. 深度计算：根据匹配点的位置信息以及两个摄像机之间的位置关系，计算出物体的深度信息。
8. 三维重建：根据深度信息和摄像机参数，将匹配点重建为三维空间中的点云，从而得到三维物体模型。
双目立体视觉匹配在计算机视觉领域有重要的应用，例如机器人导航、三维重建、物体跟踪等。
由于双目立体视觉匹配能够提供精确的深度信息，因此在许多应用中可以取得比单目视觉更好的效果。
双目立体视觉匹配也存在一些挑战和限制。
对于低纹理区域或者高度相似的物体，匹配点的提取和匹配可能会受到干扰。
摄像机的标定和校准是一个关键的步骤，如果标定不准确或者摄像机之间的位置关系发生变化，都会影响匹配的准确性。
《双目立体视觉》课件
05
双目立体视觉的应用案例
机器人视觉导航
机器人视觉导航是双目立体视觉的重要应用之一。通过双目立体视觉技术，机器 人可以获取周围环境的深度信息，实现自主导航、避障和路径规划等功能。
双目立体视觉技术可以帮助机器人识别障碍物、行人和车辆等，提高机器人的安 全性和可靠性。
医学影像分析
在医学领域，双目立体视觉技术被广泛应用于医学影像分析 。通过双目立体视觉技术，医生可以获取患者的三维立体图 像，提高诊断的准确性和可靠性。
深度学习技术Байду номын сангаас
随着深度学习算法的不断发展， 双目立体视觉技术将更加智能化 ，能够自动识别和提取更多的三
维信息。
实时处理能力
随着计算能力的提升，双目立体 视觉技术将实现更快速、实时的 三维重建，满足实时应用的需求
。
多传感器融合
未来双目立体视觉技术将与其他 传感器技术（如激光雷达、毫米 波雷达等）融合，实现更全面的
运动模糊问题
总结词
运动模糊是由于摄像机或物体快速移动导致图像模糊的现象，对双目立体视觉的深度感知造成干扰。
详细描述
在动态环境中，摄像机或物体的快速移动可能导致图像模糊，从而影响双目立体视觉系统的深度感知 能力。为了解决这一问题，研究者们提出了基于运动补偿的算法，通过分析图像中的运动轨迹，对模 糊图像进行还原和补偿，以提高深度感知的准确性。
详细描述
在复杂的光照条件下，如明暗交替、阴影或高光，双目视觉 系统可能难以准确判断物体的深度和距离。这主要是因为阴 影或高光区域中的物体可能会与背景融为一体，导致立体匹 配算法失效。
遮挡和透明物体问题
总结词
遮挡和透明物体是双目立体视觉中的常见挑战，需要特殊算法来处理。
双目立体视觉原理
双目立体视觉原理双目立体视觉是人类视觉系统利用双眼获取深度信息的一种视觉方式。
在日常生活中，我们常常利用双眼来感知物体的位置、距离和深度，这得益于双目立体视觉原理的作用。
双目立体视觉原理是指人类通过左右两只眼睛同时观察同一物体，由于左右眼之间存在一定的视差，从而产生了深度信息，使我们能够感知到物体的立体形状和位置。
双目立体视觉原理的实现基于人类双眼之间的视差。
当我们观察远处的物体时，左右眼所看到的图像几乎是一样的，视差较小；而当观察近处的物体时，左右眼所看到的图像会有较大的差异，视差较大。
通过比较左右眼的视差，人类大脑能够计算出物体的距离和深度信息。
双目立体视觉原理在人类视觉系统中扮演着重要的角色。
首先，双目立体视觉使我们能够更准确地感知物体的位置和距离，这对于日常生活中的行走、操纵物体等活动至关重要。
其次，双目立体视觉也为我们提供了更加生动和真实的视觉体验，使我们能够感受到物体的立体形状和空间位置，这对于艺术、设计和娱乐等领域具有重要意义。
在工程应用中，双目立体视觉原理也被广泛应用于计算机视觉、机器人技术等领域。
通过模拟人类双目视觉系统，计算机可以实现对物体的三维重建和深度感知，从而实现对环境的理解和感知。
在机器人领域，双目立体视觉也被用于实现机器人的自主导航、避障和抓取等任务，为机器人赋予了更加灵活和智能的能力。
总的来说，双目立体视觉原理是人类视觉系统中一项重要的功能，它使我们能够感知物体的立体形状和位置，为我们的日常生活、艺术创作和工程应用提供了重要的支持。
随着科学技术的不断发展，双目立体视觉原理也将继续发挥着重要的作用，并为人类带来更加丰富和多彩的视觉体验。
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上述公相对于所有 标定点重心的，空间坐标。这个方程可以用SVD 方法求其最小二乘解。然后解下面方程求得T。
其中 P 分别代表标定点在前后帧的，所有标定 点重心的空间坐标。
五 检测实例展示
扫描一个长方体块的上表面
扫描长方体铁块光滑的上表面的效果图 散点图 曲面重建图
4 电影特效制作与动漫建模
5 3D打印前期模型输入
二 设备组成
工作原理图
（1）相对位置固定 的CCD两个 （2）线结构光发射 器一个 （3）标定点若干
实物图片
三 工作原理及算法流程
双目视觉测量原理：
如图所示,假设空间中一点P在左、右相机中成像位置 分别为pl(ul,vl)和pr(ur,vr）,且两相机坐标系间存在刚性 变换关系R、T。
左目处理结果 右目处理结果
4.对左目的图像进行二值化处理，选取亮度为255的点，然后选 取被测物体上的光线的轮廓，以得到光线在被测物体上的像素坐 标，并根据事先标定好的光平面在左目相机坐标系中的方程 Z=A*X+B*Y+C，计算物体上被结构光打到的点，在当前左目相机 坐标系下，的空间坐标。
二值化处理结果 物体上的光线轮廓
自定位技术的实现原理：
（2）旋转矩阵R和平移矩阵T的计算 当我们得到了准确的相邻两帧图像对应的标定点的准确的运动信息 之后，我们需要求解两个坐标系之间的刚体变换关系才能将数据统一对齐 到一个坐标系中， 若我们得到了n对对应的标定点坐标，我们可以将其关系表示成如下 形式：
其中p分别代表标定点在前后帧的空间坐标，R和T代表两个坐标系之间的 最优刚体变换关系，N为测量噪声。
记P点在左右相机坐标系下坐标分别(xl，yl，zl)，(xr，yr，zr,)根据小 孔成像模型
又根据左右目相机位置变换关系：
七个方程 6个未知数，线性方程组可解，可得 P在左目 由此可计算出特征点 P在左相机坐标系下的三维坐标为： 相机的相机坐标系下的坐标(xl，yl，zl)
其中A=(ur-crx)/frx，B=(vr-cry)/fry，C =(ul-clx)/flx, D =(vl-cly)/fly;frx，fry，flx，fly分别为左右相机的归一化焦 距,(clx,cly),(crx,cry)分别为左右相机图像中心像素坐标。 因此，左相机像面上的任意一点只要能在右相机像面上找到 对应的匹配点，就可以确定出该点的三维坐标。这种方法是完全 的点对点运算，像面上所有点只要存在相应的匹配点，就可以参 与上述运算，从而获取其对应的三维坐标。
双目立体视觉
一 双目视觉简介
双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是今年几
何量测量研究中的重要领域，以测量物体的三维轮廓数
据为目的，主要包括数据测量与数据后处理两部分，伴 随着光电传感器件以及计算机视觉领域的日趋成熟，双 目视觉技术应用领域不断拓展，目前主要应用于： 1 航空航天、汽车、船舶、模具等工业制品的逆向设计 2 产品质量检测 3 生物医学3D建模
双目视觉程序算法流程：
1．导入第一帧左右目图像 左目图像 右目图像
2.运用canny算法处理图像
左目处理结果 右目处理结果
3.筛选标定点，并利用“极限约束条件匹配”，然后利用双目视 觉原理计算标定点的立体坐标，以后相邻两幅图像的立体标定点 的坐标为以后计算相邻两帧图像的坐标系的变换关系，以便实现 自定位的目的做准备。
5.重复上述步骤，但处理第2帧到第n帧图像时，需要利用标定点的空间 坐标，计算得到当前左目相机坐标系与第一帧左目相机坐标系之间的变 换关系，然后将当前帧处理得到的物体上的点的坐标转化到第一帧左目 相机坐标下的三维坐标。
四 关键技术（自定位原理）
自定位技术的实现原理：
（1）标定点的精准匹配
标定点匹配时，如果仅仅利用极限约束条件，往往会出现左 目中的一个标定点在右目中会有多个标定点满足约束条件！ 这时我们首先对所有的情况都把立体坐标计算出来，扫描图 像时，相邻两帧图像之间运动很小，我们可以近似看作是平移运 动，所以正确的标定点的位移一定是近似相等的，以此来排除进 入约束条件的错误的标定点。
扫描一个碗的侧面
扫描碗的侧面的效果图 散点图 曲面重建图