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测距摄像头分类
1. 立体视觉（Stereo Vision）摄像头
- 原理：模仿人眼成像，利用两台摄像头获取不同视角的图像，通过视差计算场景深度。
- 代表技术：双目摄像头。
- 优点：
- 无需主动光源，适合室外环境。
- 能同时生成场景的深度图和点云数据。
- 缺点：
- 对纹理丰富的场景表现良好，但在低纹理区域（如墙面）效果差。
- 对光照变化敏感。
- 典型应用：机器人导航、工业测量、3D建模。
2. TOF（Time-of-Flight）摄像头
- 原理：通过主动发射红外光脉冲，测量光从发射到返回的时间差（飞行时间）来计算距离。
- 优点：
- 精度高，能直接测量深度。
- 对低纹理场景表现优异。
- 支持大范围测距。
- 缺点：
- 容易受环境光干扰（如强阳光下）。
- 距离远时精度下降。
- 典型应用：人体姿态识别（如Kinect）、移动支付人脸识别、自动驾驶辅助。
3. 结构光（Structured Light）摄像头
- 原理：通过投影仪发射已知的光图案到场景，利用摄像头捕捉光图案的变形来计算深度信息。
- 优点：
- 适用于短距离高精度测距。
- 在室内场景中效果稳定。
- 缺点：
- 不适合远距离测量。
- 受环境光干扰较大。
- 典型应用：3D扫描、手机人脸识别（如iPhone的Face ID）。
视觉（Monocular Vision）摄像头
- 原理：基于单个摄像头，通过几何信息和运动估计（如SLAM）推测深度信息。
- 优点：
- 硬件成本低，适合嵌入式设备。
- 能通过深度学习方法提取上下文信息。
- 缺点：
- 精度较低，依赖运动或丰富的场景特征。
- 对动态场景难以准确测距。
- 典型应用：增强现实（AR）、机器人视觉。
分类对比表
| 类型 | 测距范围 | 精度 | 环境适应性 | 成本 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| 双目视觉 | 中等 | 中高 | 中 | 中 | 工业测量、机器人导航 |
| TOF | 近距-中远距 | 高 | 中 | 中高 | 人脸识别、室内导航 |
| 结构光 | 近距 | 高 | 低 | 高 | 3D建模、室内人脸识别 |
| 激光雷达 | 远距 | 高 | 高 | 高 | 自动驾驶、地形测绘 |
| 单目视觉 | 中等 | 低-中 | 中 | 低 | 增强现实、简单机器人视觉 |
| 多目视觉 | 中等 | 高 | 中 | 高 | 高精度工业场景 |
| 混合型 | 近距-远距 | 高 | 高 | 高 | 高端消费电子、工业应用 |
选型建议
- 室内短距高精度测距：选择结构光摄像头。
- 复杂室内环境测距：选择TOF或双目视觉。
- 大范围精准测量：选择激光雷达。
- 低成本场景：选择单目视觉。
- 多功能综合需求：选择混合型测距摄像头。
4. 单目测距的计算公式
基本原理
通过相似三角形的几何原理，结合物体的实际宽度、相机的物距以及图像的像素宽度，推导出相机焦距计算公式。
相似三角形关系
假设：
- W：物体的实际宽度
- D：物体与相机的距离
- P：物体在图像上的像素宽度
- f：相机的焦距
f = pw/d
5. 双目测距的计算公式
一、原理基础
双目测距基于三角测量原理，利用两个相机从不同位置观察同一物体，通过测量视差来计算物体距离。
二、基本公式推导
- 符号定义
- 设两个相机光心分别为(O_{L})和(O_{R})，基线距离（两光心水平距离）为(b)。
- 物体(P)在左相机成像平面像点为(P_{L})，在右相机成像平面像点为(P_{R})。
- 视差(d=x_{L}-x_{R})，其中(x_{L})是(P_{L})在左成像平面横坐标，(x_{R})是(P_{R})在右成像平面横坐标。
- 相机焦距为(f)，物体到相机平面（假设两相机在同一平面）距离为(Z)。
- 公式推导
- 根据相似三角形原理，有z = fb/d， d是视觉差
三、实际应用中的考虑因素
-
相机标定
- 实际应用需对相机标定，准确获取相机焦距(f)和基线距离(b)。常用张正友标定法等。
-
图像匹配
- 需准确找到同一物体在左右相机图像中的对应点，涉及图像匹配算法。
- 常用基于特征点的匹配（如SIFT、SURF、ORB等算法）和基于区域的匹配等，用于精确计算视差(d)。
-
误差分析
- 实际测量受相机镜头畸变、光照变化、图像噪声等因素影响，会产生测量误差。
- 需要对测量结果进行误差分析和校正，例如通过对镜头畸变建模和校正，减少测量误差。
6. 双目结构光的sdk例子