基于機器視覺的雙攝像頭測距系統(tǒng)的研究與實現

陳明

關鍵詞：機器視覺;雙攝像頭測距;系統(tǒng)研究

引言：對于人類來說，我們的視覺功能所能夠觀察到的距離和范圍十分有限，并且沒法準確地將我們肉眼所見的地方于自身所處位置的距離進行精準的測量和計算。因此隨著科技進步，人工智能技術的出現也讓科學家們逐漸將眼光放到了機器視覺的測距系統(tǒng)的研發(fā)上。他們希望能夠利用人工智能技術所設計出的機器攝像頭來模擬人類的視覺系統(tǒng)，并且這種雙攝像頭測距系統(tǒng)所獲取的圖像能夠像人類視覺一樣獲取到三維立體圖像。通過這種方法就可以將我們所需要的地理圖像通過這種雙攝像頭測距系統(tǒng)的圖像獲取建立起精準詳細的三維立體模型，將其運用到各個領域之中就能夠實現無人駕駛、無人機探測、定位導航等技術。因此，將基于機器視覺的雙攝像頭測距系統(tǒng)的研究進行深入的探究，對于我國的社會發(fā)展和智能化技術的發(fā)展都有著極為關鍵的推動作用。

一、基于機器視覺的雙攝像頭測距系統(tǒng)的設計

（1）系統(tǒng)功能界面的頭文件中定義了繼承應用窗口的類類，該類支持菜單和控制條， ?通過繼承類來對主界面的創(chuàng)建進行重寫，然后定義了用戶自己的結構體來設置相機標定模塊、圖像處理模塊、立體匹配算法模塊的枚舉和測距算法模塊。并且定義了類的工具方法，對窗口中使用 OpenCV 進行相機的標定選項、通過立體匹配算法進行圖像立體匹配求解中的參數設置和距離測量中消息的顯示和回調等響應函數。

（2）通過和 來建立左

右攝像頭的選擇列表，建立 函數來實現攝像頭分辨率的 選擇。在中對其函數進行實現，并且通過宏定義來進行消息映射，對寬度、長度、攝像頭選擇列表以及攝像頭分辨率的選擇。

（3）對攝像頭進行標定與校正之后，在 來進行立體匹配，其中定義 類來作為立體匹配的類，定義初始化函數，初始化內部變量，載入雙目標定結果，對當前圖像的尺寸和定標圖像的尺寸進行比對。在該類下定義 函數，基于 ?算法計算視差，通過輸入左攝像機幀圖、右攝像機幀圖、視差圖和處理后用于顯示的左右視圖。通過實現 函數來繪制近距離圖像的尺寸和位置，輸入近距目標物體的序列，在左攝像頭圖像上繪制近距物體信息。通過 ?函數來對圖片進行圖像去噪，傳入要去噪的圖像和形態(tài)學處理的次數，完成對圖像去噪的處理。

二、基于機器視覺的雙攝像頭測距系統(tǒng)的實現

整體的系統(tǒng)構成是經過圖像收集、攝像頭標定、處理圖像、立體匹配和測量距離這幾個環(huán)節(jié)所展開的測距系統(tǒng)的基本的操作步驟如下所示：

（1） 攝像頭的初始化 電腦外接兩個 攝像頭，在下拉菜單中選擇左右攝像頭相同的型號，接著從分辨率下拉菜單中選擇攝像頭的固定屬性，最后啟動攝像頭按鈕打開攝像頭進行圖像采集。

（2） 攝像頭的標定 這里的攝像頭標定是基于 的攝像頭標定，為了與基于 的相機標定做對比。標定界面如圖3 所示。標定模塊的選項卡中，需要對參數進行設置：棋盤格橫縱方向上的角點數量、棋盤格方格的大小三十毫米和需要檢測的次數 二十次。啟動攝像機標定，擺放不同位置的棋盤格，系統(tǒng)會自動完成標定工作，標定完成后會將標定的結果存入文件中。然后選擇矯正，標志位的選擇主要是根據算法 算法在中的使用的一些參數的設置，還需加載標定相機參數，得到最終的校正圖。

（3） 圖像處理操作 需要對測距的圖像進行預處理操作，包括圖像灰度化處理，平滑處理和分割處理，再對其進行 角點檢測，完成特征的提取工作。

（4） 立體匹配 參數設置部分是根據 中對算法的設計，根據上述步驟中得到的圖像和標定的參數，利用三角測量的原理，對圖像中的像素點進行視差的計算，得到立體匹配算法的視差圖。

（5） 計算距離 在經過一系列的測距前準備后，得到了比較精確的視差圖，根據第二章 2.1 節(jié)中三角測量的測距原理對物體進行距離的測量。在延時時間框可以選擇獲取每一幀圖像所用的時間，用鼠標點擊視差圖中的點，會在原始圖中顯示點的位置，就可以在最終的距離顯示窗口中顯示出點擊點的坐標和該點距離攝像頭平面的距離，得到最終的結果。

結束語：現如今已經步入了全民信息化的時代，各類智能化的技術和設施都已然在各行各業(yè)甚至是人類生活當中得到普及。對于本文所研究的基于機器視覺的雙攝像頭測距系統(tǒng)來說，這項技術的研發(fā)和完善能夠更好地幫助我國的科學技術發(fā)展以及人類的生活水平提升提供助力。

參考文獻：

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