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基于OpenCV的双目立体视觉测距 1 2 1. 541004 2. 541002 【摘 要】 【关键词】 【中图分类号】 【文献标识码】 【文章编号】 （一）引言 为： 基于计算机视觉理论的视觉测距技术是今后发展的一个 Bf （1） Z 重要方向，它在机器人壁障系统、汽车导航防撞系统等领域 | P1−P2 | 有着广泛的应用前景。目前的测距方法主要有主动测距和被 动测距两种方法。论文采用的是被动测距法。被动测距法是 在自然光照条件下，根据被测物体本身发出的信号(如光信号) 来测量距离，主要包括立体视觉测距法、单目测距法、测角 被动测距法等。立体视觉测距法是仿照人类利用双目感知距 离信息的一种测距方法，直接模拟人的双眼处理景物，简便 可靠，但该方法的难点是选择合理的匹配特征和匹配准则。 双目立体视觉系统采用两台摄像机同时从两个不同视点 获取同一景物的多幅图像，即立体图像对，通过测量景物在 1 立体图像对中的视差，再利用双目视觉成像原理就可以计算 （三）摄像机标定 出目标到摄像机的距离。立体匹配采用OpenCV库中的块匹配 摄像机标定是为了建立三维世界坐标与二维图像坐标之 立体算法，在得到摄像机参数和匹配点后再利用最小二乘法 间的一种对应关系。系统采用两个摄像机进行图像采集，设 即可算出三维信息。 定好两个摄像机之间的距离（即基线距），用摄像机同时采集 （二）双目立体视觉模型 放在摄像机前的标定物。摄像机标定采用的是张正友的标定 首先介绍双目视觉所涉及到三个坐标系：世界坐标系、 方法，棋盘格大小为 30mm×30mm，角点数为 11×7。标定板 摄像机坐标系和图像坐标系。世界坐标系中的点坐标记为 的规格如图2 所示。 P (X , Y , Z )，摄像机坐标系用(x , y , z )表示。图 W W W c c c 像坐标为摄像机所拍摄到的图像的二维坐标，一般有两种表 示方法： 是以像素为单位的图像坐标，( )是以毫米为 ( ) x ,y u,v 单位的图像坐标。建立以毫米为单位的图像坐标是因为( ) u,v 坐标只表示了像素在数字图像中的行数和列数，并没有表示 出该像素在数字图像中的物理位置。 图1为平行双目视觉模型，即参数相同的两个摄像机平行 2 放置，两光轴