Ⅰ 做高精度双目视觉测量选什么摄像头

最近国内的一个单位推出了一款新品双目摄像头，叫小觅双目摄像头深度版。
配置有2颗彩色图像采集摄像头，1280x720的深度分辨率，识别深度达到0.5m~10m+，能输出80fps的彩色图像。
集成了深度计算芯片，所以可以直接输出深度图像。

Ⅱ 如何确定双目图像已知区域的深度信息

图像深度是指存储每个像素所用的位数，也用于量度图像的色彩分辨率。
图像深度是指存储每个像素所用的位数，也用于量度图像的色彩分辨率。图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色[1] 数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或灰度图像中的最大灰度等级。比如一幅单色图像,若每个像素有8位[2] ，则最大灰度数目为2的8次方,即256。一幅彩色图像RGB3个分量的像素位数分别为4,4,2,则最大颜色数目为2的4+4+2次方，即1024,就是说像素的深度为10位，每个像素可以是1024种颜色中的一种。

Ⅲ 用视觉方案做adas，单目和双目到底有什么差

1、单目视觉是无法准确获得深度信息的，即只能得到平面信息。不能得到立体信息。深度信息，不一定指目标到相机之间的距离，也可以反应其它的信息，如某个物体的信息、相对位置之类的。不过一定都是跟光轴方向的深度有关。单目视觉可以测量距离，是指测量水平宽或水平高上的距离，与相机、镜头的光轴是垂直的平面上的距离测量。其实可以不用超声波测距，现在双目视觉也在应用于实践，可以考虑使用双目视觉测量立体信息。
2、得到信息，如果是避障的话，主要就是指轮廓、宽、高，宽可能更重要些，因为只要前面有东西，需要绕开，要绕多远，只需要有轮廓就可以了，其它的信息是不需要的。当然也可以获得其它信息，如颜色、类别等。
3、看需要，像图像增强、灰度化、滤波、二值化等，都是属于预处理，如果图像效果好，可以不需要。而边缘查找、模式匹配、几何匹配、圆、直线、粒子分析、字符识别、颜色识别等，是特征提取类的，不一定所有的都会用，选择自己需要的用即可。
4、标定，如果仅仅只是为了处理数据，不标定也可以，这样出来的数据只是以像素为单位的；一般人们可能不太好理解像素，因此需要转换成世界坐标，这样是为了便于人们理解距离到底有多少。如一个物体宽1000像素，高750像素。这样人们可能比较难理解，而其世界坐标可能是长100mm、宽75mm，这样像素坐标系与世界坐标第的转换当量就为100mm/1000pixel=0.1mm/pixel，其它再测量得到某个像素值时，只需要乘以这个当量，就可以得到世界坐标了。

Ⅳ 双目视觉传感器的

双目视觉传感器的工作原理是先对物体与本车辆距离进行测量，然后再对物体进行识别。

Ⅳ 双目视觉标定中如何求视差值呀到底什么是视差值图中的m n 如何获取呀求救。

为了精确地求得某个点在三维空间里的距离Z，我们需要获得的参数有焦距f、视差d、摄像头中心距Tx。

Ⅵ 双目立体视觉中，得到视差点后怎样得出视差图得到深度信息后怎样获得深度图

cvFindStereoCorrespondenceBM
cvFindStereoCorrespondenceGC
还有一种记不住了，速度与效果介于两者之间。前者速度快，但效果一般，240*320的图像可以达30fps，后者速度非常慢，效果相比要还得多，速度不足前面1/5。

Ⅶ 计算机双目视觉系统 得到深度信息，这个系统的基线长度如何选择选择为多少比较好

从最终的结果看，两摄像头的间距越大，能测到的Z轴越远精度越高，但这只是一个基本常量，还有十多个参数要确定，有的还是非线性，你才刚入门，这里水深着呢

Ⅷ 有做双目视觉的吗，视差图受环境影响有多大

双目技术是目前较为广泛的3D视觉系统：它的原理就像我们人的两只眼睛用两个视点观察同一景物以获取在不同视角下的感知图像然后通过三角测量原理计算图像的视差来获取景物的三维信息 。 适合于制造现场的在线、产品检测和质量控制不过双目技术的劣势是算法复杂，计算量大而且光照较暗或者过度曝光的情况下效果差。

Ⅸ 双目80万像素的立体视觉感知，实时性到底能做到什么程度如果很差，如何加速

1、单目视觉是无法准确获得深度信息的，即他只能得到平面信息。不能得到立体信息。深度信息，不一定指目标到相机之间的距离，也可以反应其它的信息，如某个物体的网络、相对位置之类的。不过一定都是跟光轴方向的深度有关。单目视觉可以测量距离，是指测量水平宽或水平高上的距离，与相机、镜头的光轴是垂直的平面上的距离测量。其实你可以不用超声波测距，现在双目视觉也在应用于实践，可以考虑使用双目视觉测量立体信息。 2、得到信息，如果是避障的话，主要就是指轮廓、宽、高，宽可能更重要些，因为只要前面有东西，需要绕开，要绕多远，只需要有轮廓就可以了，其它的信息是不需要的。当然也可以获得其它信息，如颜色、类别等。 3、看需要，像图像增强、灰度化、滤波、二值化等，都是属于预处理，如果图像效果好，可以不需要。而边缘查找、模式匹配、几何匹配、圆、直线、粒子分析、字符识别、颜色识别等，是特征提取类的，不一定所有的都会用，选择你自己需要的用即可。 4、标定，如果仅仅只是为了处理数据，不标定也可以，这样出来的数据只是以像素为单位的；一般人们可能不太好理解像素，因此需要转换成世界坐标，这样是为了便于人们理解距离到底有多少。如一个物体宽1000像素，高750像素。这样人们可能比较难理解，而其世界坐标可能是长100mm、宽75mm，这样像素坐标系与世界坐标第的转换当量就为100mm/1000pixel=0.1mm/pixel，其它再测量得到某个像素值时，只需要乘以这个当量，就可以得到世界坐标了。

Ⅹ 双目视觉原理进行表面形貌测量需要经历哪些主要步骤每个步骤的主要任务是什么

1. 什么是视觉

视觉是一个古老的研究课题，同时又是人类观察世界、认知世界的重要功能和手段。人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，用机器模拟人类的视觉功能是人们多年的梦想。视觉神经生理学，视觉心里学，特别是计算机技术、数字图像处理、计算机图形学、人工智能等学科的发展，为利用计算机实现模拟人类的视觉成为可能。在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为一种提高生产效率和检验产品质量的关键技术之一，如机器零件的自动检测、智能机器人控制、生产线的自动监控等;在国防和航天等领域，计算机视觉也具有较重要的意义，如运动目标的自动跟踪与识别、自主车导航及空间机器人的视觉控制等。

人类视觉过程可以看作是一个从感觉到知觉的复杂过程，从狭义上来说视觉的最终目的是要对场景作出对观察者有意义的解释和描述；从广义上说，是根据周围的环境和观察者的意愿，在解释和描述的基础上做出行为规划或行为决策。计算机视觉研究的目的使计算机具有通过二维图像信息来认知三维环境信息的能力，这种能力不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息(如形状、位置、姿态运动等)，而且能进一步对它们进行描述、存储、识别与理解，计算机视觉己经发展起一套独立的计算理论与算法。

2. 什么是计算机双目立体视觉

双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像。

双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。

双目立体视觉的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构，并对物体的形状和空间关系进行描述，把过去的简单二维图像分析推广到了复杂的三维场景，标志着立体视觉技术的诞生。随着研究的深入，研究的范围从边缘、角点等特征的提取，线条、平面、曲面等几何要素的分析，直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进行分析，并建立起各种数据结构和推理规则。特别是上世纪80年代初，Marr首次将图像处理、心理物理学、神经生理学和临床精神病学的研究成果从信息处理的角度进行概括，创立了视觉计算理论框架。这一基本理论对立体视觉技术的发展产生了极大的推动作用，在这一领域已形成了从图像的获取到最终的三维场景可视表面重构的完整体系，使得立体视觉已成为计算机视觉中一个非常重要的分支。

3、总结

经过几十年来的发展，立体视觉在机器人视觉、航空测绘、反求工程、军事运用、医学成像和工业检测等领域中的运用越来越广。

以视觉系统为基础的三维非接触式高速测量是一个重要的研究方向，双目立体视觉方法是其中一种最常用的方法。为了能够将这些技术应用在实际的无人机项目中，需要尽可能提高算法的效率与精度。（俊鹰无人机）