树莓派5 双目测距
时间: 2025-05-18 08:09:17 浏览: 28
### 树莓派5双目摄像头测距实现方案
#### 系统架构设计
树莓派5作为新一代的嵌入式计算平台,其性能较前代产品有显著提升。为了实现实时目标识别、跟踪以及测距功能,可采用基于Raspberry Pi 5和兼容双目摄像头的硬件组合[^1]。具体来说,选择支持高分辨率同步捕获的双目摄像头模块(如Arducam系列),能够提供高质量的立体视觉输入。
#### 软件环境配置
在软件层面,需安装必要的库文件来处理图像流并提取深度信息。推荐使用OpenCV框架完成图像预处理与特征匹配操作;同时借助PCL (Point Cloud Library) 或其他专用算法包执行三维重建任务[^4]。对于串口通信部分,则可通过Python编写脚本来读取由Depth2Uart工具发送过来的距离数值[^2]。
#### 数据采集流程
利用mjpg-streamer搭建本地网络服务端点,允许远程访问来自两路独立镜头的画面素材[^3]。随后,在应用程序内部定义一对相互对应的关键点集合用于后续三角测量运算逻辑推导过程中确定实际物理尺寸关系。
#### Python代码示例
以下是简单的距离估算函数原型展示:
```python
import cv2
from math import sqrt
def calculate_distance(focal_length, baseline, disparity):
"""Calculate the distance to an object using stereo vision."""
if disparity != 0:
depth = (focal_length * baseline) / disparity
else:
depth = float('inf') # Handle division by zero error when no valid disparity exists.
return depth
# Example usage of above function within main program loop structure here...
```
上述片段展示了如何依据已知焦距`focal_length`, 基线长度`baseline`(即两个相机中心之间的水平间距),以及视差值`disparity` 来求解目标物至系统的垂直投影平面间的直线间隔.
#### 性能优化建议
考虑到实时性需求较高场景下可能面临资源瓶颈问题,因此有必要采取措施降低整体复杂度。比如预先校准内外参矩阵减少在线估计负担;或者仅保留感兴趣区域(ROI)内的像素参与进一步分析等等方法都可以有效缓解压力。
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