导读 随着科技的发展，双目相机在机器人导航、自动驾驶等领域中扮演着越来越重要的角色。为了使双目相机能够准确地测量物体的距离，我们需要对其
随着科技的发展，双目相机在机器人导航、自动驾驶等领域中扮演着越来越重要的角色。为了使双目相机能够准确地测量物体的距离，我们需要对其进行标定，并理解立体测距的原理。今天，我们就来聊聊双目相机标定和立体测距的基本概念，以及如何使用OpenCV进行实现。
首先，双目相机标定是指通过一系列已知距离的校准板来确定每个相机的内部参数（如焦距、主点位置等）和外部参数（如位置和方向）。这一步骤是实现精确测量的基础。我们可以使用OpenCV中的`calibrateCamera()`函数来进行标定，该函数需要输入多张不同角度拍摄的校准板图像作为参数。
接下来，我们来谈谈立体测距原理。简单来说，就是利用两个相机从不同角度捕捉同一场景，通过比较两幅图像中对应点的位置差异（视差），计算出目标物与相机之间的距离。OpenCV提供了`StereoBM`和`StereoSGBM`两种算法用于计算视差图。其中，`StereoSGBM`通常能提供更高质量的结果，但计算量也更大。
最后，让我们看看如何用OpenCV实现这一过程。首先，你需要准备一个双目相机系统，确保两个相机的光轴平行，并且它们之间有一定的基线距离。然后，使用之前提到的方法进行标定。一旦完成标定，就可以使用`stereoRectify()`函数对图像进行校正，使得两个相机的视图平面平行。接着，利用`computeDisparityMap()`函数计算视差图。最后，根据视差图和相机的内部参数，可以反推出物体的实际深度信息。
希望这篇文章能帮助你更好地理解和应用双目相机标定及立体测距技术！如果你有任何问题或建议，请随时留言讨论。