opencv单目摄像头的双目测距

Question

想要问一下如果我是使用显微镜加单目摄像头，来测量微小物体到镜头的距离，我用摄像头先拍摄一次图像，之后用千分尺平移1-2mm再获取一张图片，可以实现测距吗？这样的话相机该如何标定呢？

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 利用单目摄像头结合显微镜，通过微小物体的两次不同位置拍摄来实现测距。
   - 相机标定是后续准确计算距离的关键步骤，需要确定相机的内部参数和外部参数。
2. 解决方案：
   - 测距原理：
   • 设物体在第一次拍摄时距离相机为(Z_1)，第二次拍摄时距离相机为(Z_2)，物体移动的实际距离为(d = Z_1 - Z_2)（已知(d = 1 - 2mm)）。
   • 假设物体在图像中的像素移动距离为(\Delta x)，相机焦距为(f)，可以通过相似三角形原理得到关系(\frac{\Delta x}{x_1} = \frac{d}{Z_1})（其中(x_1)是物体在第一次拍摄时在图像中的某个特征点到图像中心的水平距离）。
   • 首先要获取相机的焦距(f)，这需要进行相机标定。
   • 相机标定：
   • 棋盘格标定法：
   • 准备一个棋盘格图案的标定板，其尺寸已知（例如棋盘格每个方格边长为(a)）。
   • 将标定板放在显微镜下不同位置和姿态，用单目摄像头拍摄一系列图像。
   • 使用OpenCV的cv2.findChessboardCorners函数查找棋盘格角点，再用cv2.cornerSubPix函数对角点进行亚像素精确化。
   • 然后使用cv2.calibrateCamera函数进行相机标定，代码示例如下：

import cv2
import numpy as np

# 准备棋盘格参数
chessboardSize = (9, 6)
squareSize = 1.0

# 存储所有图像的角点和平板世界坐标
objpoints = []  # 3D点在真实世界中的坐标
imgpoints = []  # 2D点在图像平面中的坐标

# 生成棋盘格角点的世界坐标
objp = np.zeros((chessboardSize[0] * chessboardSize[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboardSize[0], 0:chessboardSize[1]].T.reshape(-1, 2)
objp = objp * squareSize

# 读取标定图像
images = []
for i in range(1, 11):
    img = cv2.imread(f'image_{i}.jpg')
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 查找棋盘格角点
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboardSize, None)

    if ret:
        objpoints.append(objp)
        corners2 = cv2.cornerSubPix(gray, corners, (11, 11), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001))
        imgpoints.append(corners2)

        # 绘制并显示角点
        cv2.drawChessboardCorners(img, chessboardSize, corners2, ret)
        cv2.imshow('img', img)
        cv2.waitKey(500)

cv2.destroyAllWindows()

# 相机标定
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

 - **张氏标定法**：该方法与棋盘格标定法类似，也是基于平面上已知图案的角点来标定相机。不同之处在于张氏标定法有其独特的理论推导和优化步骤，在OpenCV中同样可以使用`cv2.calibrateCamera`函数进行标定，只是图案的准备和处理过程可能略有不同。

1. 不同方案优缺点：
   - 棋盘格标定法：
   • 优点：
   • 原理简单直观，易于理解和实现。
   • 标定精度较高，能满足大多数应用场景。
   • 有大量的资料和示例代码可供参考。
   • 缺点：
   • 需要专门制作棋盘格标定板，对于一些实际应用场景不太方便携带和使用。
   • 标定过程相对繁琐，需要拍摄多幅图像。
   • 张氏标定法：
   • 优点：
   • 理论推导严谨，标定精度较高。
   • 不需要复杂的三维标定物，只需要平面图案。
   • 缺点：
   • 对图像的要求较高，例如图像的质量、图案的清晰度等。
   • 算法实现相对复杂一些，需要对张氏标定法的理论有深入理解。
2. 总结：
   - 利用单目摄像头通过微小物体的两次不同位置拍摄来测距是可行的，但前提是要准确进行相机标定。
   - 棋盘格标定法和张氏标定法是常用的相机标定方法，各有优缺点，可以根据实际情况选择。标定完成后，获取相机的内部参数，再结合两次拍摄的图像中物体的像素移动信息，利用相似三角形原理就可以计算出物体到相机的距离。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。