基于python与OpenCV的双目视觉匹配测距系统设计与实现
"Design and Implementation of a Stereoscopic Vision Matching and Distance Measurement System using Python and OpenCV"
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文章目录
- 基于python与OpenCV的双目视觉匹配测距系统设计与实现
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- 摘要
- [第一章 引言](#第一章 引言)
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- [1.1 研究背景](#1.1 研究背景)
- [1.2 研究意义](#1.2 研究意义)
- [1.3 国内外研究现状](#1.3 国内外研究现状)
- [第二章 基础知识](#第二章 基础知识)
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- [2.1 双目视觉原理](#2.1 双目视觉原理)
- [2.2 Python编程语言](#2.2 Python编程语言)
- [2.3 OpenCV库](#2.3 OpenCV库)
- [第三章 系统设计](#第三章 系统设计)
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- [3.1 系统架构](#3.1 系统架构)
- [3.2 深度图像获取](#3.2 深度图像获取)
- [3.3 视差计算](#3.3 视差计算)
- [第四章 实现与调试](#第四章 实现与调试)
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- [4.1 硬件搭建](#4.1 硬件搭建)
- [4.2 软件开发](#4.2 软件开发)
- [4.3 系统调试](#4.3 系统调试)
- [第五章 实验与结果](#第五章 实验与结果)
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- [5.1 实验设计](#5.1 实验设计)
- [5.2 实验过程](#5.2 实验过程)
- [5.3 实验结果与分析](#5.3 实验结果与分析)
- [第六章 总结与展望](#第六章 总结与展望)
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- [6.1 主要工作总结](#6.1 主要工作总结)
- [6.2 不足与改进](#6.2 不足与改进)
- [6.3 后续研究方向](#6.3 后续研究方向)
摘要
本文基于Python与OpenCV技术，设计并实现了一个双目视觉匹配测距系统。双目视觉系统在三维重建和距离测量方面具有广泛应用。首先，通过双目相机采集左右眼图像，并进行图像去畸变和校正处理。然后，利用OpenCV库中的立体匹配算法，对左右眼图像进行特征提取和匹配，得到视差图。接下来，根据视差和基线长度构建视差-距离模型，实现图像距离到实际距离的转换。本文基于双目匹配算法改进了SGBM算法，提高了匹配效果和测距的准确性。在实验中，我们使用具有已知距离的模板进行测量，并通过与模板真实距离对比验证了该系统的准确性和稳定性。实验结果表明，我们的系统可以实现精确的双目视觉测距，并具有较好的实时性能。该系统在工业自动化、机器人视觉等领域具有广阔的应用前景。