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opencv（27）
最近一直在做双目测距的工作，今天终于获得一定的成果~拿出来与大家分享~
一、源码下载：
&二、硬件：
三、匹配效果：
四、基本算法 参见学习opencv中关于双目测距的算法
最关键的Z = fx*T/(x2 - x1)
五、基本参数：
摄像头间距：T = 187mm
由于在实际测量过程中，发现摄像机的焦距并非固定不变的，在
的时候会发现，随着距离的变大，测量的焦距逐渐变大，于是采用测量多
组的的数据拟合 出摄像头的焦距公式
求取焦距与实际距离的拟合公式:fx = g（distance）
实际距离 像差 反推的焦距&
焦距拟合公式（matlab计算）
fx*T = k*dis +b
k &= 44.97
T为两个摄像头间的距离，为定&#mm。
知道焦距的拟合公式以后，再测出两张照片的匹配点的像差，可以测出
由方程组：
fx * T = k*dis +b
Z = fx*T/(x2 - x1)
x2 - x1 为两张照片的匹配点的像差
Z该匹配点的实际距离。
得出距离测量公式Z = b/(x2 -x1 - k)
六、实际测量值比较：
重现拍摄几组图片，求取实际距离
下面给出求解结果以及误差分析：单位mm
实际距离 测量距离
921 920.48
516 510.69
源码下载网址：
http://download.csdn.net/detail/renshengrumenglibing/3791149
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(5)(5)(6)(5)(3)(7)(6)(7)(2)(11)(7)(4)(12)(6)(1)基于OpenCV的双目立体视觉测距测速的研究--《吉林大学》2012年硕士论文
基于OpenCV的双目立体视觉测距测速的研究
【摘要】：视觉系统是人类感知世界、认识世界最重要的功能器官，人类通过视觉来获得外界的大部分信息。以计算机为核心的机器视觉是为了使计算机应用具有通过二维图像信息来认知三维世界环境信息的能力，它已成为目前最热门的研究之一，在军事、航天、医学等领域有着越来越多的应用。
本文着重研究的是双目立体视觉系统，根据视差原理，逐步实现图像数据的捕获，摄像机的标定，特征点的检测、提取与跟踪，图像的立体匹配和三维重建，最后通过以上一系列工作获得的数据完成对运动目标的距离测量和速度测量。
本课题实验中，首先利用OpenCV计算机视觉库在VS2005平台下实现双摄像头对视频图像的同步捕获。考虑到实验过程的复杂程度与可行性，本文采用了介于传统标定方法与自标定方法之间的张正友棋盘标定法对左右摄像头进行标定，制作了标定棋盘模型，通过多组标定实验分别获得摄像头的内外参数。然后分别利用Harris角点检测法、Shi-Tomasi (最优跟踪点GoodFeatureToTrack)角点检测法和KLT特征点跟踪算法完成对两个摄像头同时捕获的目标物图像的特征点提取与跟踪。针对图像的立体匹配，本课题实验分别完成了SIFT立体匹配算法和极线约束下的块匹配算法的实验，并分别获取了两种方法的匹配点对的图像坐标。然后基于立体匹配获得的匹配点对，根据视差原理实现三维重建，根据之前角点检测和立体匹配的不同算法，组合出三种不同的测距方案：Harris角点检测+极线约束下的块匹配，最优点提取+KLT特征点跟踪+极线约束下的块匹配，SIFT特征点提取+极线约束下的块匹配。分别对这三种测量方案进行距离测量的实现，对得到的结果进行对比分析。最后重点研究了Kalman滤波器的相关理论，并利用Kalman滤波器实现了对运动目标的测速，得出了实验结果。
本文利用两个相同的高清USB摄像头，基于OpenCV计算机视觉库，在VS2005编译环境下，利用C++编程实现课题实验的各部分内容。
【关键词】：
【学位授予单位】：吉林大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：TP391.41【目录】：
摘要4-5Abstract5-9第1章 绪论9-13 1.1 双目立体视觉9-10
1.1.1 双目立体视觉概述9
1.1.2 双目立体视觉的基本技术9-10 1.2 双目立体视觉的研究与发展10-11 1.3 本文结构11-13第2章 开发环境与工具介绍13-16 2.1 OpenCV13-14
2.1.1 OpenCV 简介13
2.1.2 OpenCV 的特点13-14
2.1.3 OpenCV 的结构和内容14 2.2 实验工具14-15 2.3 本章总结15-16第3章 双目立体视觉系统模型16-22 3.1 图形学坐标系的研究16-18 3.2 双目立体视觉系统原理18-21
3.2.1 平面双目立体视觉18-19
3.2.2 本文所研究的系统模型介绍19-21 3.3 本章总结21-22第4章 摄像机的标定22-33 4.1 摄像机模型参数22-26
4.1.1 线性摄像机模型22-24
4.1.2 非线性摄像机模型24-26 4.2 张正友棋盘标定方法26-32
4.2.1 棋盘标定法原理26-30
4.2.2 标定实验步骤及结果30-32 4.3 本章总结32-33第5章 特征点的检测、提取与跟踪33-40 5.1 特征点检测与提取33-35
5.1.1 Harris 角点检测33-35
5.1.2 Shi-Tomasi 角点检测35 5.2 特征跟踪35-38
5.2.1 Lucas-Kanade 算法36-37
5.2.2 KLT 算法37-38 5.3 实验结果38-39 5.4 本章总结39-40第6章 立体视觉的匹配40-55 6.1 立体匹配内容介绍40 6.2 匹配方法的评判标准40-41 6.3 SIFT 方法的特征点提取与匹配41-49
6.3.1 SIFT 立体匹配原理步骤42-47
6.3.2 SIFT 方法匹配实验47-49 6.4 极线约束下的块匹配49-54
6.4.1 极线约束49-52
6.4.2 局部区域匹配算法52-53
6.4.3 实验结果53-54 6.5 本章总结54-55第7章 三维重建与立体视觉测距55-66 7.1 三维重建原理55-58
7.1.1 立体视觉原理55-56
7.1.2 三维重建的计算56-58 7.2 三维重建测距结果与分析58-65 7.3 本章总结65-66第8章 卡尔曼滤波器与运动测速66-73 8.1 Kalman 滤波器原理67-70
8.1.1 Kalman 滤波器67-68
8.1.2 Kalman 方程68-70 8.2 实验结果70-72 8.3 本章总结72-73第9章 全文总结73-75参考文献75-77作者简介77-78致谢78
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