开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

测量相机和平面对象之间的距离

是计算机视觉领域中的一个重要问题，可以通过以下方式进行测量：

三角测量法：通过相机的视角和平面对象在图像中的位置关系，利用三角形的几何关系计算出相机到平面对象的距离。这种方法需要知道相机的内参（如焦距、主点等）和平面对象在图像中的位置信息。
深度传感器：使用深度传感器（如ToF相机、结构光相机、双目相机等）可以直接获取相机到平面对象的距离信息。这些传感器通过测量光的时间飞行、光的反射或视差等原理，可以实时获取场景中各个点的深度信息。
特征点匹配：通过在图像中提取出平面对象的特征点，并与已知距离的特征点进行匹配，可以间接计算出相机到平面对象的距离。这种方法适用于平面对象具有明显纹理或特征点的情况。

测量相机和平面对象之间的距离在许多应用中都具有重要意义，例如室内导航、增强现实、机器人导航等。在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的计算机视觉服务来实现相机和平面对象距离的测量，具体可以使用腾讯云的图像识别服务和深度学习平台来进行相关开发和应用。

腾讯云图像识别服务：https://cloud.tencent.com/product/ai/imagerecognition 腾讯云深度学习平台：https://cloud.tencent.com/product/ti

相关搜索:测量峰值之间的距离我可以使用单个图像来测量相机和对象之间的距离吗？用于测量点之间距离的平方距离与距离相机和ArMarker之间的artoolkit距离在Archilogic编辑器中测量对象之间的距离测量两个iOS设备之间的距离 RealityKit -获取图元定位和相机之间的距离获取实体锚点和相机之间的距离测量传感器和平台之间的RTT和检索时间使用opencv测量两个元素之间的距离计算ArUco标记和相机之间的距离和偏航？如何找到两个面片之间的距离？如何测量独立数据帧中的点之间的距离？如何测量R中某些(像素)坐标对之间的距离？从不同的数据帧测量两点之间的距离从相机到对象的opencv距离计算减少4“确定对象与其反射之间的距离图像之间的一些流行的距离测量技术是什么？使用立体视觉计算从对象到相机的距离如何提高ARKit测量两个SCNNodes之间距离的精度？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用OpenCV测量图像中物体之间的距离

已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...我们的目标是找到0.25美分，然后利用0.25美分的尺寸来测量0.25美分硬币与所有其他物体之间的距离。...然后，第12行计算参考位置和对象位置之间的欧式距离，然后除以“像素/度量”，得到两个对象之间的实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算的距离(第13-15行)。...距离测量结果下面是一个GIF动画，演示了我们的程序运行效果：在每种情况下，我们的脚本都匹配左上(红色)、右上(紫色)、右下(橙色)、左下(蓝绿色)和质心(粉色)坐标，然后计算参考对象和当前对象之间的距离

2K3 0

使用OpenCV测量图像中物体之间的距离

已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...给定这样一个参考对象，我们可以使用它来计算图像中对象的大小。今天，我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...我们的目标是找到0.25美分，然后利用0.25美分的尺寸来测量0.25美分硬币与所有其他物体之间的距离。...然后，第12行计算参考位置和对象位置之间的欧式距离，然后除以“像素/度量”，得到两个对象之间的实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算的距离(第13-15行)。...距离测量结果下面是一个GIF动画，演示了我们的程序运行效果：在每种情况下，我们的脚本都匹配左上(红色)、右上(紫色)、右下(橙色)、左下(蓝绿色)和质心(粉色)坐标，然后计算参考对象和当前对象之间的距离

4.8K4 0

在结构化场景中基于单目的物体与平面SLAM方案

对象和平面提供了额外的语义和几何约束，以改进摄像机的姿态估计，优化并生成密集的三维地图。另一方面，精确的SLAM姿态估计提高了单图像的3D检测。...并在SLAM过程中包含点特征，因为在环境中通常只有几个对象和平面，它们不能完全约束摄影机的姿势。 ? SLAM中的观测值。（a）相机平面观测。将检测到的地面边缘反投影到三维空间，与地标平面进行比较。...（b）相机对象物体观测。将三维长方体地标投影到图像上，并与检测到的二维盒体进行比较。（c）物体与平面测量误差取决于被平面遮挡的物体体积。...对于SLAM部分，系统是建立在基于特征点的ORB SLAM之上的，通过对象和平面进行扩展。 ? ? 单图像原始物体和面检测和CRF优化。（a）原始平面和预测的对象。...在SLAM部分，针对平面和物体设计了几种新的测量函数。与点相比，物体和平面可以提供远距离的几何和语义约束，如交集和支撑关系，以提高姿态估计。

8432 0

A Texture-based Object Detection and an adaptive Model-based Classi cation

由于为了结合图像坐标与世界坐标的透视关系来提取诸如展开焦点之类的参数而精确地确定车辆的实际倾斜和平移角度的硬任务和软件昂贵的任务，对相机设置的粗略猜测足以使我们的应用提供可靠的结果。...基于Hausdor距离的相关方法和已经学会将匹配质量投影到对象类的神经网络发现了给定对象假设和数据库原型之间的最佳匹配。实际上，只有轿车和卡车的两种不同的原始和通用车型被包括在内，以开始分类。...这意味着物体图标在图像平面上的宽度与其下边缘到光轴的垂直距离成比例。这直接类似于相机感知到的物体的大小与其到相机的距离有关的事实。...在分类过程中，如图5所示，计算豪斯多夫距离以测量模型和图像特征之间的相似性。首先，将模型特征与图像特征相关联，并确定它们的相似性，即前向Hausdorff距离。...D、模型适配模型和对象假设之间的匹配质量一方面随着图像中的噪声量而变化，另一方面，模型被设计为最通用的。为了增强这两种影响，开发了两种方法。为了稳定图像特征并抑制噪声，进行图像特征随时间的累积。

1661 0

三维重建技术综述

具体的过程包括两个步骤，首先利用激光投影仪向目标物体投射可编码的光束，生成特征点；然后根据投射模式与投射光的几何图案，通过三角测量原理计算摄像机光心与特征点之间的距离，由此便可获取生成特征点的深度信息，...随着目标物体的移动，此时获取的反射光线也会产生相应的偏移值。根据发射角度、偏移距离、中心矩值和位置关系，便能计算出发射器到物体之间的距离。三角测距法在军工测量、地形勘探等领域中应用广泛。三....深度图像又被称为距离图像，与灰度图像中像素点存储亮度值不同，其像素点存储的是该点到相机的距离，即深度值。下图表示深度图像与灰度图像之间的关系。 ? 深度值指的目标物体与测量器材之间的距离。...预处理后的深度图像具有二维信息，像素点的值是深度信息，表示物体表面到Kinect传感器之间的直线距离，以毫米为单位。...对外参矩阵的设置：由于世界坐标原点和相机原点是重合的，即没有旋转和平移，所以: ?

2.6K1 1

基于相交线的立体平面SLAM

为了快速检查相交线，发现满足以下条件的直线： •两条直线之间的角度大于阈值（在实验中为10°） •它们的中心点之间的距离小于直线长度。 • 这两条直线的四个端点位于同一平面上。...面与面之间的距离为 ? 如果D小于阈值（在实验中为5cm），这两条线满足第三个条件，并且计算了平面系数pi,这里是d_k的算术平均值。有时计算的平面可能不是场景中的真实平面，例如门框线的平面。...基于检测平面的SLAM系统点和平面都被用作地标，并在我们的SLAM系统中得到优化。因为平面特征通常不能完全约束摄像机的姿态。...在我们的SLAM系统中，我们将摄像机的姿态、点特征和平面特征分别表示为C，P，L，则优化问题可以表述为： ? e分别表示摄像机位姿、摄像机平面的测量误差。S是相应的协方差矩阵。...这里pw是世界坐标系中的平面参数，pc是相机坐标系中的平面观测值。相机平面误差测量的是平面地标与其在相机坐标系中的相应观测值之间的距离。

1.1K3 1

基于语义分割的相机外参标定

，右边为点云信息，目标是恢复相机的外参矩阵P的参数，即旋转矩阵R3×3和平移向量T，同时，假设表示从摄像机坐标系中的3D坐标到2D像素坐标的映射的内在参数K（R3×4）是已知的，提出了一种新的标定方法来估计相机的外参数据...，由于道路颠簸和不准确的方向测量，传感器远场中的点的位置误差会增加，从而导致具有许多异常值的噪声3D点云，因此，我们过滤出距离车辆激光雷达传感器超过最大距离dmax的点，在实践中，dmax选择在50米和...此外，分割还用于过滤出汽车和行人等动态对象类，这使得建筑物、地面点、植被、围栏、电线杆和交通标志类别留下来进行配准，因此，校准方法不需要激光雷达扫描点云和相机图像之间的精确时间同步，因为属于动态对象的点可以很容易地通过其标签过滤掉...P（R^；^t）定义的视点的图像I^，然后，通过计算两幅图像之间的距离度量并将结果解释为损失值，可以将I^与先前获得的图像分割进行视觉匹配，通过调整R^和^ t以最小化这些图像之间的视觉差异，从而最小化损失值...b）循环优化：调用Nelder-Mead方法，直到两个步骤之间的损失距离低于10−4以估计R^和t，优化的损失目标定义为： c）外观匹配和掩码：在优化相机姿态之前，我们希望将渲染图像的总体外观与目标图像进行紧密的匹配

8382 0

线扫激光算法原理「建议收藏」

a为接收透镜到物体的距离（物距），b为接收后主面到成像面中心的距离（一般取焦距f），θ为激光束光轴与接收透镜之间的夹角。D为激光光束轴到透镜中心的距离。...二：参数计算和选取通过上面的算法推导，我们可以看出在整个公式中，我们需要得到的参数有两个，a（接收透镜到物体的距离（物距））和θ（激光束光轴与接收透镜之间的夹角）。...（这为我们后面的非线性拟合的误差补偿提供了基础）三：相机的标定 3.1单目相机标定的目的获取摄像机的内外参数矩阵，同时也会获得每一幅标定图像的选择和平移矩阵，内参数矩阵和畸变向量可以对之后相机拍摄的图像进行矫正...但是整个容许的测量范围是±30mm。接下来可以实验的内容：第一：可以以0.01mm为频率采样（这样在补偿后结果更精确）。第二：样本计算扩大到整个测量范围。...第三：采用千分尺采样时，人为读书的误差是无法避免的，后期测量的时候需进行改进。

9146 0

集员法对3D激光雷达和相机的外部校准

这篇文章与传感器的融合相关，主要介绍了3D激光雷达和相机校准时候是如何考虑不同传感器之间的误差的；为了融合来自3D激光雷达和相机的信息，需要知道传感器坐标系之间的外部校准。...图1：本文的方法概述。为了找到外部校准，如旋转矩阵R和转换向量t，在间距不确定的情况下，相机和3D激光雷达之间寻找点、线、面特征。...传感器误差模型 A.相机模型：我们采用OpenCV库中包含的方法，用于检测相机图像中的棋盘角。因此，我们使用的原始测量是图像中的像素点。然后，针孔相机模型用于找到指向棋盘角的方向的3D向量。...不能完全检测到角的原因：相机具有有限的分辨率，因此必须将模拟信号（即实际场景）离散地分为像素；图像模糊，例如检测对象未处于适当的聚焦；图像传感器受到损坏，每个像素的各个颜色通道产生了噪声，从而在角检测期间再次导致误差...A.仿真数据选择尺寸为100×76厘米的标定棋盘，其中，棋盘距离多传感器系统大约2.5米。模拟相机的像素误差遵循高斯分布，平均值为0，标准偏差为0.01。

7783 0

单相机标定「建议收藏」

一维和二维的测量：图片上的尺寸是像素距离，标定后，可以求出像素距离与物理空间距离的换算关系，从而计算出实际的物理尺寸。...相机外参：摄像机的外参表示摄像机与测量平面之间的位置关系，因为物体在经过透镜成像之后，实际上是经过了旋转和平移，而外参就是告诉我们物体成像后经过了那种旋转和平移，相机的外参包括平移矢量和旋转矩阵...也就是说只有知道了摄像机的外参，才能够在测量平面坐标系和摄像机坐标系之间的坐标转换。在halcon中，测量平面定义为世界坐标系中平面z=0。...要想找到世界坐标系到像素坐标系之间的转换关系，必须要求出相机内参，外参，而标定就是求相机内外参的过程，通过求得的内外参，达到对成像物体的一、二维测量和畸变矫正的目的。...打开标定助手，加载标定文件，设置相机参数注：选择摄像机模型，我的是面阵相机。镜头是远心镜头就选择远心；像元的宽高填写相机的像元尺寸，如果不知道去问相机厂家或查相机型号。

2.1K2 0

综述 | 基于特征的视觉同步定位和建图

另一方面，增量算法在新测量值到达时计算地图和轨迹的估计值。...使用了一种新颖的平面数据关联技术，其中使用两个平面之间的角度来判断它们是垂直还是平行，同时考虑到测量噪声。如果观察到的平面的点与地图中的平面之间的距离低于特定阈值，则两个平面匹配。...如果还不知道地图的比例尺，则假定顺序检测到的对象属于地图中的同一对象实例。使用 k-d 树搜索在测量值和对象模型之间建立对应关系。...平面使用它们之间的距离和它们的法线之间的差异的阈值来关联。在属于它们的平面和点、对象和它们所在的相应平面之间以及假设曼哈顿世界的多个平面之间添加因子。采用词袋方法检测闭环。...这归因于物体和平面的远程可观测性，这有助于新旧测量之间的更多关联。对象被表示为长方体，平面边缘被检测然后反向投影以获得它们的参数，并添加点以进一步约束相机姿势。

8582 0

小白系列（5）| 计算机视觉：3D立体视觉

计算系统使用相机之间的相对距离的先验知识，通过三角测量来估计深度。人脑的工作方式也是如此。它感知深度和三维形状的能力被称为立体视觉。...这个场景中的3D源点是光线从中投射出左图像的像素和右图像的像素的点。 5.3 深度计算我们假设我们知道相机之间的距离，并且相对于物体和相机之间的距离来说，这个距离非常小。...三角测量方法的输入是检测到的图像点（和）的齐次坐标以及左右相机的相机矩阵。三角测量方法的输出是一个以齐次表示的3D点。三角测量方法只是以抽象形式表示计算；在现实中，计算可能相当复杂。...用于窗口匹配的两个主要相似度度量是绝对差值之和（SAD）和平方差之和（SSD）。视差与深度呈反比关系。我们通过使用相机的几何配置作为输入，将视差图进行三角测量，将其转换为深度图。...然后，我们计算视差图中每对匹配像素之间的距离。知道两个相机的精确位置可以计算深度图。

3853 0

双双棱镜同轴结构光三维测量系统（Applied Optics 2022）

传统的结构光基于三角测量原理实施场景的三维重建，为了保证测量精度，通常需使相机与投影仪之间的基线较长。然而，当测量深孔、深洞等场景时，宽基线的视觉系统会不可避免的受到遮挡的影响，使得数据出现丢失。...配准的过程可以通过附加仪器的方法实现，如通过转台、机械臂和平面镜。 b)同轴与窄基线方法该类方法通过调整仪器设备光路同轴或减少基线距离的方式进行测量。...Takeda选取离焦程度与条纹对比度之间的关系实施三维重建。Xu通过分析离焦引起相位误差的方式获得三维数据。Sicardi-Segade搭建同轴光路，采用分析条纹频率与深度之间关系的方式重建场景。...它们对称地固定在相机光轴的两侧，底边与相机光轴的夹角均为α。将光轴与这两个双棱镜的交点设为点O，以该点作为原点建立一个空间坐标系OXYZ。...求解可得 2.2 重建模型依据图1可知，待测点光线依次经过面π1的折射，π2的折射与π3的折射，可将其视为完整的光学成像系统。

7112 0

小白系列（5）| 计算机视觉：3D立体视觉

我们可以假设我们知道两个摄像机的相对位置。计算系统使用相机之间的相对距离的先验知识，通过三角测量来估计深度。人脑的工作方式也是如此。它感知深度和三维形状的能力被称为立体视觉。...这个场景中的3D源点是光线从中投射出左图像的像素和右图像的像素的点。 5.3 深度计算我们假设我们知道相机之间的距离，并且相对于物体和相机之间的距离来说，这个距离非常小。...相机矩阵表示相机从3D场景到2D图像空间的投影函数的参数。三角测量方法的输入是检测到的图像点（和）的齐次坐标以及左右相机的相机矩阵。三角测量方法的输出是一个以齐次表示的3D点。...该算法的基础是在第一幅图像中围绕一个点的一个小窗口与第二幅图像中沿着单条水平线排列的几个小块之间的比较。用于窗口匹配的两个主要相似度度量是绝对差值之和（SAD）和平方差之和（SSD）。...然后，我们计算视差图中每对匹配像素之间的距离。知道两个相机的精确位置可以计算深度图。

6125 0

综述 | 相机标定方法

转载自：计算机视觉life 在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。...成像过程如下图所示：针孔面（相机坐标系）在图像平面（图像坐标系）和物点平面（棋盘平面）之间，所成图像为倒立实像。 ?...如上图，成平面坐标系和像素坐标系之间存在一个缩放和平移 ? 整理得： ? 以fx、fy的方式表示为： ?...计算出两个摄像机之间的旋转矩阵R和平移向量t，方法是分别计算出两个摄像机的R和T，再由以下公式计算： ?...以上为单个相机标定的方法，而对于相机-相机、相机-距离传感器之间进行标定，OpenCV、Matlab都有自带的工具箱或函数库可以用来标定，但[1]提出了一个带有Web界面的工具箱，用于全自动相机到相机和相机到范围的校准

7412 1

3D成像方法汇总（原理解析）— 双目视觉、激光三角、结构光、ToF、光场、全息

面结构光模式：当采用面结构光时，将二维的结构光图案投射到物体表面上，这样不需要进行扫描就可以实现三维轮廓测量，测量速度很快，光面结构光中最常用的方法是投影光栅条纹到物体表面。...由于接收端和发射端正弦波的相位偏移和物体距离摄像头的距离成正比，因此可以利用相位偏移来测量距离。 ?...因此，在近距离测量领域，尤其是1m范围内，TOF深度相机的精度与其他深度相机相比还具有较大的差距，这限制它在近距离高精度领域的应用。...但是，TOF深度相机可以通过调节发射脉冲的频率改变相机测量距离；TOF深度相机与基于特征匹配原理的深度相机不同，其测量精度不会随着测量距离的增大而降低，其测量误差在整个测量范围内基本上是固定的；TOF深度相机抗干扰能力也较强...因此，在测量距离要求比较远的场合（如无人驾驶），TOF深度相机具有非常明显的优势。 5、光场成像法（Light field of imaging）光场就是光辐射在空间各个位置各个方向的传播。

4K3 0

综述 | 相机标定方法

在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。...成像过程如下图所示：针孔面（相机坐标系）在图像平面（图像坐标系）和物点平面（棋盘平面）之间，所成图像为倒立实像。 ?...如上图，成平面坐标系和像素坐标系之间存在一个缩放和平移 ? 整理得： ? 以fx、fy的方式表示为： ?...计算出两个摄像机之间的旋转矩阵R和平移向量t，方法是分别计算出两个摄像机的R和T，再由以下公式计算： ?...以上为单个相机标定的方法，而对于相机-相机、相机-距离传感器之间进行标定，OpenCV、Matlab都有自带的工具箱或函数库可以用来标定，但[1]提出了一个带有Web界面的工具箱，用于全自动相机到相机和相机到范围的校准

1.8K2 0

综述 | 相机标定方法

成像过程如下图所示：针孔面（相机坐标系）在图像平面（图像坐标系）和物点平面（棋盘平面）之间，所成图像为倒立实像。 ?...如上图，成平面坐标系和像素坐标系之间存在一个缩放和平移 ? 整理得： ? 以fx、fy的方式表示为： ?...计算出两个摄像机之间的旋转矩阵R和平移向量t，方法是分别计算出两个摄像机的R和T，再由以下公式计算：$$R=Rrbullet Rl\t=tr-Rbullet tl$$ 立体匹配由于单相机获取的图像只能计算出二维坐标...以上为单个相机标定的方法，而对于相机-相机、相机-距离传感器之间进行标定，OpenCV、Matlab都有自带的工具箱或函数库可以用来标定，但[1]提出了一个带有Web界面的工具箱，用于全自动相机到相机和相机到范围的校准...该系统可在一分钟内恢复内外参数以及摄像机和距离传感器之间的转换。而且，该方法所提出的基于生长的棋盘格角点检测方法明显优于OpenCV需要指定棋盘格角点大小的角点检测方法。

8362 0

初识视觉SLAM：用相机解决定位和建图问题

显然，这个过程丢掉了场景的一个维度，也就是所谓的深度（或距离）。在单目相机中，我们无法通过单张图片来计算场景中物体与我们之间的距离（远近）。之后我们会看到，这个距离将是SLAM中非常关键的信息。...双目相机和深度相机使用双目相机和深度相机的目的，在于通过某种手段测量物体与我们之间的距离，克服单目相机无法知道距离的缺点。...一旦知道了距离，场景的三维结构就可以通过单个图像恢复出来，也就消除了尺度不确定性。尽管都是为了测量距离，但双目相机与深度相机测量深度的原理是不一样的。...通过左右眼的差异，能够判断场景中物体与相机之间的距离。计算机上的双目相机需要大量的计算才能（不太可靠地）估计每一个像素点的深度，相比于人类真是非常笨拙。双目相机测量到的深度范围与基线相关。...，测出物体与相机之间的距离。

1.3K2 0

单目全向立体相机的标定（一种新的相机形式）

摘要为了在自动驾驶拍摄图像并360度范围的测量物体的距离，需要小巧且低成本的设备，我们一直在开发一种全景立体相机，利用两个双曲面镜和一组镜头和传感器，这使得这款相机结构紧凑，成本低廉。...这里我们建立了一种新的相机标定方法，该方法考虑了高阶径向畸变、切向畸变、图像传感器倾斜和透镜-镜面的偏移，我们的方法将上视图和下视图图像的校准误差分别降低了6.0倍和4.3倍，距离测量的随机误差为4.9%...第二步是图像校正，将上视图和下视图图像变换为投影到同一圆柱体上，最后一步是执行块匹配过程以计算两幅图像之间的差异，对于可靠的距离测量，需要精确校准，由于我们的镜头单元有很大的失真，并且原型可能会受到一些失调的影响...，传感器区域显示为灰色矩形图6，RGB图像、视差图像和内部场景的点云，为清晰起见，我们仅显示视场的180度，A、 B、C和D显示了相应的对象，在对象C的四个表中，最近的和最远的分别位于距离摄像机4.5...米和12米的位置图8，测量距离与实际距离之间的距离介于4.5和14 m之间。

6921 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭