双目视觉工程答辩

双目视觉测距是一种基于视差原理，使用两个相机从不同角度捕捉同一场景，通过分析两张图像之间的差异来获取物体位置信息的技术。它的核心原理是三角测量，通过计算同一物体在两个相机图像平面上的视差（即同一物体在左右相机成像点的水平坐标差），可以估算出物体距离摄像头的深度信息。 在进行双目视觉测距工程设计时，首先需要进行工程准备阶段，这一阶段包括硬件和软件的选择和准备。硬件上，需要两个校准良好的摄像机，摄像机之间的位置关系需要准确确定，以便进行后续的视差计算。软件方面，则需要图像处理软件如Matlab，用于相机标定和图像预处理等。 在项目简述中提到，需要在房间内粘贴特定标签，并利用双目摄像头和双目视觉算法来识别标签并计算距离和方向。这里涉及到的标签检测算法需要能够准确识别出特定的形状，比如红色圆形或黑色圆形标签。为了实现这一点，必须设计和实现一个高效的标签检测算法，并构建合适的坐标系，以及坐标计算方案，以计算出标签相对于摄像头的准确位置。这就要求选题的学生具备良好的图像处理和程序设计能力。 具体组员的分工说明了项目实施的复杂性，以及各个成员在项目中的专长和任务。王晨阳作为组长，负责顶层设计和统筹组织工作，包括棋盘格和标签的制作、相机标定以及三维重建等。陈伟敬负责实验器材的购置和参数调整，学习标签识别算法，同时需要学习Matlab语言，编写和测试代码，并对程序进行改进。任哲负责实验场地的预约，实现单目视觉测距，进行实验图像的拍摄，学习标签识别算法，实现圆形标签检测和立体匹配等。 在测距原理部分，阐述了基于平行双目视觉模型的测距过程。这里提到的平行双目视觉模型意味着两个摄像机的光轴是平行的，摄像机间的距离（称为基线长度）是已知的。在图像平面上，可以通过检测物体在左右相机成像点的水平坐标差异来得到视差。根据相似三角形的原理，结合相机的焦距和视差，可以计算出物体的深度信息。 进行相机标定时，需要使用特殊的标定板，比如黑白棋盘格，通过一系列标定图像来获取相机内部参数和外部参数，包括旋转矩阵（R）、平移矩阵（T）、相机中心点坐标（u0,v0）和焦距（f）等。Matlab软件提供了内置函数用于相机标定，可以输出标定结果，包括内参矩阵、畸变系数、外参等，这些结果将用于后续的三维重建和距离测量计算。 在标签检测部分，介绍了使用霍夫变换算法检测图像中的圆形标签。霍夫变换是一种常用于图像识别的算法，特别是用于识别具有简单几何形状的物体，如直线、圆等。为了准确提取标签特征，对获取的图像进行预处理是必不可少的。图像预处理包括灰度化和二值化，通过这两种处理，可以提高图像的对比度，简化图像分析，减少计算量。灰度化将彩色图像转换为灰度图像，大大减少了图像数据的复杂性，而二值化则是通过设定合适的阈值来区分图像的前景和背景，使得图像的轮廓更加清晰。 通过这些步骤，双目视觉工程的实现可以分为几个阶段：图像获取、Matlab相机标定、图像预处理、立体匹配和距离求解。每个阶段都需要精心设计和调整算法，以保证最终的测距精度和稳定性。工程实施过程中的调试和测试也至关重要，以确保系统的可靠性和准确性。通过对图像的准确处理和分析，双目视觉测距技术能够在各种实际应用中，如自动驾驶、机器人导航、三维建模等，发挥关键的作用。