全面解析深度摄像头(TOF Camera)的原理
3D成像方法汇总（原理解析）---双目视觉、激光三角、结构光、ToF、光场、全息
3D成像方法汇总（原理解析）---双目视觉、激光三角、结构光、ToF、光场、全息3D成像方法汇总介绍：这里要介绍的是真正的3D成像，得到物体三维的图形，是立体的图像。
而不是利用人眼视觉差异的特点，错误感知到的假三维信息。
原理上分类：主要常用有：1、双目立体视觉法(Stereo Vision)2、激光三角法(Laser triangulation)3、结构光3D成像(Structured light 3D imaging)4、飞行时间法ToF（Time of flight）5、光场成像法（Light field of imaging）6、全息投影技术(Front-projected holographic display)7、补充：戳穿假全息上面原理之间可能会有交叉。
而激光雷达不是3D成像原理上的一个分类，而是一种具体方法。
激光雷达的3D成像原理有：三角测距法、飞行时间T oF法等。
激光雷达按照实现方式分类有：机械式、混合固态、基于光学相控阵固态、基于MEMS式混合固态、基于FLASH式固态等。
1、双目立体视觉法：就和人的两个眼睛一样，各种两个摄像头的手机大都会用这种方法来获得深度信息，从而得到三维图像。
但深度受到两个摄像头之间距离的限制。
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。
对于视差的理解可以自己体验一下：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。
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。
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。
tof模组原理
什么是TOF传感器？
TOF传感器是Time of Flight的略称，也被称作TOF相机或3D相机。
TOF传感器的原理是，测量TOF传感器照射的光射到检测物体后、再返回TOF传感器所需的时间，由此可测量TOF传感器与检测物体的间距。
因此，具有不易受到检测物体反射率影响的特点。
将TOF传感器所拍摄的图像实现了3D成像时，所示图像的布点基于TOF传感器输出的各像素的距离数据进行创建。
如果是欧姆龙的B5L型3D TOF传感器，则可通过所需输出数据格式输出各像素的距离数据。
此外，B5L型TOF传感器每秒最多可执行20次(20fps)的测量，所以可利用连续的输出数据并以3D方式跟踪物体的移动。
深度相机飞行时间原理
深度相机飞行时间原理
深度相机飞行时间原理是一种将光在固定物体上形成立体图像的
技术。
它通过改变摄像机传感器的视场而获得表面结构的信息，从而
对对象的深度获得估计。
此外，在空间位置和沿路跟踪中也使用了深
度相机飞行时间原理。
深度相机飞行时间原理是一种三维图像捕获技术，它通过射击光
脉冲和接收其投射的反射脉冲来实现三维间距测量。
当发射的光脉冲
到达对象表面时，他们会反射出来，传感器就会接收到它们。
一旦反
射信号到达传感器，它们会通过计算脉冲信号之间的时间差来衡量表
面离传感器的距离。
在相机传感器上，深度相机飞行时间原理需要一个光学，称为
Time of Flight（ToF）传感器，它使用一个发射单元和一个接收单元。
发射单元射击一个脉冲状光源，而接收单元检测反射光脉冲的位置和
时间。
接收的脉冲可能会发生衰减，因为它们会经过大气层，但是接
收单元还是能够将信号检测到。
在有效的深度相机飞行时间原理中，发射单元会发出多次脉冲，
这样接收单元就可以测量多次反射脉冲之间的时间差。
根据接收的反
射光脉冲的时间差，就可以测量传感器和表面的距离。
此外，深度相
机飞行时间原理也能够测量一个点的多次反射脉冲，从而精准衡量表
面距传感器的距离。
深度相机飞行时间原理的优点是由它的精确性和高速度而赋予的。
它可以迅速扫描对象的深度，从而构建准确的3D表面模型。
由于它可
以有效地捕获三维空间，它也被广泛用于机器人、注视与计算机视觉
等应用中。
TOF摄像头的算法研究和应用
TOF摄像头的算法研究和应用TOF摄像头，全称是Time of flight camera，中文名是飞行时间相机，也叫秒差相机。
是利用激光或LED发出光信号，经过反射后，返回TOF摄像头设备，然后进行时差测量和光强测量的相机。
通过对这些数据进行图像处理并输出获取到了物体的深度信息，其测距精度可以达到mm级别，因此在3D成像、人脸识别、机器人视觉、智能货架等领域广泛应用。
一、TOF摄像头技术简介TOF摄像头采用短脉冲的激光或LED发射出一束光束，光束在空气中传播时会呈不规则的扩散，照射到物体表面后，有一部分光被反射回来。
TOF摄像头可以同时接收反射回来的光和自发射的光，测得它们之间的时间差，从而计算出距离。
因为物体表面不同的部位对光的反射情况也不同，所以TOF摄像头可以通过单次测量得到一个像素点的深度和亮度。
而如果不希望对某些物体进行探测，也可以在设备上设置不同的过滤器，将光线的频率限制在一定范围内，从而对小物体进行精准测量。
二、TOF摄像头的算法研究目前，TOF摄像头的算法研究方向主要有三个，分别是距离估计算法、深度图像的重建算法和TOF图像分割算法。
以下列举几种常用的算法。
1. 打光模型 (TOF Light Model) 算法TOF摄像头的距离测量基础是TOF Light Model算法。
这种算法能根据探测器接收到的光强和探测时间，利用TOF Light Model 算法计算出被测物体的距离，测距精度可以达到mm级别。
2. 速度图算法速度图算法是基于TOF摄像头的射线模型。
在这种算法下，TOF摄像机的光谱范围扫描获取到，速度信息图相当于速度各点的TOF剖面，并根据它们的提示生成分辨率与深度成比例的深度图像。
3. 相位偏移法 (Phase-Shift) 算法相位偏移法(Phase-Shift) 算法采用复数号码来表示光强和距离。
其中，光强由实部表示, 距离信息由虚部表示。
三、TOF摄像头的应用TOF摄像头具有高精度、低成本、高稳定性等优点，应用领域非常广泛。
tof原理漫反射传感器
tof原理漫反射传感器
ToF（Time of Flight）原理漫反射传感器是一种通过测量光在空气中传播时间来计算物体距离的传感器。
它利用了光的直线传播和反射特性，通过发射红外光并接收反射回来的光信号，计算出光在空气中的传播时间，从而得到物体距离传感器的距离。
ToF传感器的工作原理可以简述为：首先，传感器发射一束红外光，当红外光遇到物体表面时，会被反射回来。
然后，传感器会接收到反射回来的红外光信号，并通过测量接收到的光信号的时间，来计算出物体距离传感器的距离。
由于光的直线传播速度是恒定的，因此可以通过测量光的传播时间来计算出物体距离传感器的距离。
ToF传感器具有以下优点：
测量范围广：由于光的直线传播特性，ToF传感器可以测量较远的物体距离，一般可达几米甚至几十米。
测量精度高：由于光速非常快，因此ToF传感器的测量精度非常高，可以精确到毫米级别。
不受环境光照影响：由于红外光的波长较长，因此不易受到环境光照的影响，可以在各种环境下进行测量。
结构简单：ToF传感器结构简单，易于集成到各种系统中。
在实际应用中，ToF传感器可以应用于许多领域，如机器人视觉、无人驾驶、三维重建等。
例如，在机器人视觉领域中，ToF传感器可以用于识别和跟踪目标物体，实现自主导航和避障等功能。
在无人驾驶领域中，ToF传感器可以用于实现车辆的定位和障碍物检测等功能。
在三维重建领域中，ToF传感器可以用于获取物体的三维信息，实现三维重建和虚拟现实等功能。
总之，ToF原理漫反射传感器是一种非常有用的传感器技术，具有广泛的应用前景。
随着技术的不断发展和进步，相信未来会有更多的应用场景出现。
ToF成像原理、方法与特点
ToF成像原理、方法与特点3D sensing是智能手机创新的趋势之一，当前正加速向中低端手机渗透。
目前实现3D sensing共有三种技术，分别为双目立体成像、结构光和T oF，目前已经比较成熟的方案是结构光和TOF。
其中结构光方案最为成熟，已经大规模应用于工业3D视觉，TOF则凭借自身优势成为在移动端较被看好的方案。
3D结构光最早应用于苹果旗舰iPhone X，结构光原理为通过近红外激光器向物体投射具有一定结构特征的光线，再由专门的红外摄像头进行采集获取物体的三维结构，再通过运算对信息进行深入处理成像。
该技术目前共有编码结构光和散斑结构光两种实现类别。
结构光技术仅需一次成像就可得到深度信息，具备低能耗、高成像分辨率的优势，能够在安全性上实现较高保证，因此被广泛应用于人脸识别和人脸支付等场景。
但结构光技术识别距离较短，大约在0.2米到1.2米之间，这将其应用局限在了手机前置摄像，主要用于3D人脸识别屏幕解锁、人脸支付及3D建模等。
ToF（Time of Flight）技术是2018年才被应用到手机摄像头的3D成像技术，其通过向目标发射连续的特定波长的红外光线脉冲，再由特定传感器接收待测物体传回的光信号，计算光线往返的飞行时间或相位差，从而获取目标物体的深度信息。
ToF镜头主要由发光单元、光学镜片及图像传感器构成。
其识别距离可达到0.4米到5米，因此已有品牌，如OPPO、华为等，将其应用于手机后置摄像。
T oF技术具备抗干扰性强、FPS刷新率更高的特性，因此在动态场景中能有较好表现。
另外ToF技术深度信息计算量小，对应的CPU/ASIC计算量也低，因此对算法的要求更低。
但相对于结构光技术，ToF技术的缺点在于其3D成像精度和深度图分辨率相对较低，功耗较高。
在我们狭义的T oF光学测距概念里，T oF的成像原理还是比较简单的：要测得ToF模组与场景中某个对象（或某个点）的距离，则由T oF 模组的光源向该对象发出光（子）。
什么叫作TOF镜头TOF镜头原理及应用行业
什么叫作TOF镜头TOF镜头原理及应用行业一.什么叫作TOF镜头？TOF镜头一般是一个立体深感镜头，它基本深度测量、骨骼识别、运动捕捉等功能。
TOF 只是技术名称的缩写，英文为“Time -of -flight”，直接翻译为”飞行时间“。
传感器发出经调制的近红外光，正常为IR850±10nm@T>90%，FWHM=40±5nm,350-1100nm@T<1%，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息。
此外再结合传统的相机拍摄，就能将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈现出来。
示图如下：二. TOF镜头主要应用行业TOF给机器视觉带来革命性的变化。
TOF的有效深度信息点达到30万个，通过深度信息得到3D模型后可应用于多各行业。
比如自动驾驶丶机器人丶自动化设备丶医疗监护丶无人机避障等。
三. TOF常用镜头TOF镜头为大通光量F1.1 F1.2, 滤光片为窄带，如IR850nm或者 IR940nm 现有量产常用镜头CA3450A f2.8mm F1.2 1/3” IR850nmCA3450B f2.8mm F1.2 1/3” IR940nmCA3451A f3.6mm F1.2 1/2” IR850nmCA3451B f3.6mm F1.2 1/2” IR940nmCA3452A f3.3mm F1.1 1/3” IR850nmCA3452B f2.3mm F1.1 1/3” IR940nmCA3453A f3.9mm F1.1 1/3” IR850nmCA3453B f3.9mm F1.1 1/3” IR940nmCA3454A f3.3mm F1.1 1/3” IR850nmCA3454B f2.3mm F1.1 1/3” IR940nm四. TOF常用芯片：针对TOF应用特点，推荐常用的芯片型号如下：MLX75023OPT824Epc635OPT8320。
深度相机的概念
深度相机的概念深度相机，又被称为三维相机或者RGBD相机，是一种能够同时获取场景的颜色信息和深度信息的相机技术。
与传统的RGB相机只能获取颜色信息不同，深度相机通过使用红外光或者其他特殊传感器，可以获取场景中物体和环境的三维结构信息。
深度相机最早由微软研究院于2010年发布的Kinect打破了使用传统相机技术的限制，将深度信息捕捉技术应用于家用游戏市场。
Kinect通过一组红外光发射器和摄像头，以及ToF（Time of Flight）或结构光原理等技术，实时地获取场景中物体的深度信息，并与颜色信息进行匹配。
它能够识别玩家的动作姿势，并将其映射到虚拟角色中，实现全身控制的游戏体验。
深度相机的原理多种多样，常用的包括结构光、ToF、双目视觉、单目视觉等。
其中，结构光和ToF是最经典的深度相机原理。
结构光原理是一种通过发射红外光条纹，然后通过红外摄像头捕捉物体反射的光线，进而计算出场景中物体的深度信息的技术。
通过发射具有特定空间编码的结构光条纹，深度相机可以通过计算条纹的形变量来获得物体表面的三维结构信息。
另一种常用的深度相机技术是ToF（Time of Flight）原理。
ToF原理通过发射短脉冲的红外光，并计算从光线发射到返回所需的时间来获得深度信息。
ToF技术通过测量红外光的相位延迟和强度来计算距离信息。
深度相机的应用非常广泛。
除了在游戏领域中提供互动体验外，深度相机还被广泛应用于识别和跟踪、室内导航、虚拟现实、人机交互等领域。
在计算机视觉中，深度相机可以提供更准确的目标检测和识别。
传统的RGB图像往往无法精确地定位和分割物体，导致在复杂背景下的目标识别困难。
而深度相机能够捕捉物体的三维信息，可以更准确地定位和分割目标，提高目标检测和识别的准确性。
此外，深度相机还可以用于室内导航和场景重建。
深度相机能够捕捉到室内环境的三维结构信息，利用这些信息可以实现室内导航和室内地图创建。
深度相机还可以用于建筑物或者文物的三维重建，为文物保护和文化遗产的数字化保存提供了有力的工具。
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全面解析深度摄像头（TOF Camera）的原理
深度摄像头是什么?
深度检测只是计算机视觉中一个基本而又核心的任务，要准确地检测目标，可能还需要做很多图像分割，识别，跟踪方面的工作。
人类双眼的基本原理就是stereo vision的主要依据，依靠视差(disparity)来估计深度。
本身没有深度检测功能的摄像头，可以使用立体视觉的原理(stereo，MVS)来估计深度，而有深度检测的摄像头，比如说Kinect，也常常是利用视差原理来求取深度的，投射一个pattern，然后比较。
当然最开始求取深度的，还有广泛使用的激光雷达(RangeFinder)，只是成本很高，军用，工业用比较多。
深度摄像头面临的问题
可以肯定的是深度摄像头获取的深度信息有非常广泛的应用，但目前仍存在一些问题，我觉得最为核心的两个方面：一是测量范围;二是应用环境。
目前深度相机的测量范围也就几米，对应用环境的要求也比较苛刻(主要受环境光影响严重)。
所以，目前的深度相机应用在监控上还有非常遥远的路要走。
计算机视觉的范围就太广了，除了通过相机获取信息之外，更重要更复杂的是对获取的信息进行理解：
包含三维信息提取、物体识别、分类、运动跟踪等等。
双目视觉是目前深度测量的一种方法，这种方法同样面临很多问题，比如要求场景有明显的特征，算法复杂等等。
总之，现在离深度摄像头被广泛应用还有很长的路要走。
未来深度摄像头的市场
2017年苹果将发布三款机型，其中OLED机型的前置摄像头可能有重大升级，预期配备。