双目视觉三维重建坐标
时间: 2025-01-10 14:23:17 浏览: 44
### 双目视觉实现三维重建坐标的方法和原理
#### 方法概述
双目视觉系统利用两个相机模拟人类双眼的工作方式来获取物体的深度信息。通过计算两幅图像之间的视差,可以推算出空间中某一点的实际位置。
#### 原理说明
当一对立体相机拍摄同一场景的不同视角图片时,在每张照片上都会有一个对应的像素点表示同一个物理世界中的特定位置。这两个投影点之间存在横向偏移量称为视差\( d \)[^1]。根据三角几何关系可知:
\[ Z = fB/d \]
其中 \(Z\) 表示目标到摄像机的距离;\(f\) 是焦距;而 \( B \) 则代表基线长度——也就是左右两只眼睛(或摄像头)间的间距[^2]。
对于给定的一组匹配好的特征点\((u_l, v)\),其左眼图像上的横坐标为\( u_l \),右眼图像上的相应位置记作\( (u_r,v) \),那么该点的空间坐标可由下述方程求得:
\[ X=(u_l-u_0)*Z/f \]
\[ Y=(v-v_0)*Z/f \]
\[ Z=f*B/(u_l-u_r) \]
这里\( (u_0 ,v_0 ) \)指的是主点的位置,通常位于图像中心附近[^3]。
```python
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
def calculate_depth(disparity_map, baseline=0.54, focal_length=721/886):
depth_image = np.zeros_like(disparity_map).astype(np.float32)
valid_pixels = disparity_map != 0
depth_image[valid_pixels] = \
(baseline * focal_length / disparity_map[valid_pixels])
return depth_image
# 加载已知的视差图
disparity = cv.imread('path_to_disparity.png',cv.IMREAD_GRAYSCALE)
depth_img = calculate_depth(disparity.astype(float))
plt.imshow(depth_img,cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()
```
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