双目立体视觉 简介

一、什么是双目立体视觉(Stereo Vision)?

双目立体视觉是用 两个相机 (像人两只眼睛)拍摄同一场景,通过比较两个图像中对应点的视差(Disparity) ,来恢复场景的 三维信息(深度 / 点云) 的技术。

一句话概括:

双目 = 两台相机 + 匹配同名点 + 三角测量(Triangulation)

最终输出:

  • 深度图(Depth Map)

  • 点云(Point Cloud)

  • 物体三维尺寸/位姿


二、 核心原理(三个步骤)

① 两个相机拍同一物体 → 像素位置不同

你看一个物体,用左眼与右眼看到的位置不同,如下图示意:

(左眼中物体更靠右,右眼中物体更靠左)

这是因为相机之间有距离 基线 B。

② 匹配对应点 → 计算"视差" d

③ 三角测量 → 解出深度 Z

利用简单几何关系

案例

假设:

  • 两个相机基线 B=120 mmB = 120\text{ mm}B=120 mm

  • 相机焦距 f=800f = 800f=800

  • 左图桌子边缘像素 uL=540u_L = 540uL​=540

  • 右图桌子边缘像素 uR=516u_R = 516uR​=516

视差:

总结:

双目立体视觉 =

  1. 两相机拍同一场景

  2. 校正(Rectification)

  3. 匹配同名点 → 视差图

  4. 用 Z=fB/dZ = fB/dZ=fB/d 计算深度

  5. 点云重建 & 三维测量

最终可做:

  • 3D 检测与定位

  • 工业尺寸测量

  • 自动驾驶深度估计

  • 结构光辅助深度

相关推荐
FLJwu44 分钟前
运动相机图像传感器选型实战|第二篇:参数看着一模一样,为什么骑行录像疯狂果冻、拖影翻车?
android·c语言·开发语言·数码相机·运动相机·oem 量产
小蒋观天下3 天前
【无标题】红外补光近距过曝、远距欠曝:导致车牌AI识别失效调试
人工智能·深度学习·数码相机·算法·机器学习·ai大模型
星马梦缘3 天前
JetAuto VLN语义目标探索
人工智能·数码相机
LittroInno3 天前
双光对齐为何静态正常动态错位 从时间同步到曝光中心
数码相机·时间同步·图像配准·热红外·可见光·双光融合
济南凡维4 天前
智能相机 VS 工业相机:机器视觉选型一次讲透
网络·数码相机·视觉检测
FLJwu4 天前
运动相机采购选型避坑实战|第二篇
c语言·开发语言·数码相机·运动相机·oem 量产
kyle~5 天前
时间同步 --- PTP 与 Scheduled Action Command
c++·数码相机·机器人·传感器
PHOSKEY5 天前
光学棱镜角度有多重要?从手机潜望式镜头看一键闪测仪的检测价值
数码相机·智能手机
kyle~5 天前
Linux --- CPU 调度机制
linux·运维·数码相机
高升说5 天前
掌心相机工程化:灵巧手近距视觉的 5 个硬门槛
人工智能·数码相机