摄像头测距原理与代码实现
来源:互联网 发布:tensorflow最新版本 编辑:程序博客网 时间:2024/06/08 18:16
外界3D影像投射到摄像头传感器的原理其实就是针孔成像原理。
针孔成像原理,如图所示:
f为摄像头的焦距,c为镜头光心
模型的主要依据公式为f/d=h/H,设物体所在平面与相机平面的距离为d,物体实际高度为H,在传感器上的高度为h
根据这个模型,我们就能求出目标物体与我们的摄像头平面的距离。
分两种情况,但是这两种情况的条件都是假设实际物体与摄像机所在平面平行。
一种是当物体主线段过光心的情况,这种情况是最容易计算的, 即 h=sqrt ((横坐标之差*Dx)^2+(纵坐标之差*Dy)^2), Dx为每个像素的宽度,Dy为每个像素的高度,
关于相机传感的尺寸,参考 http://blog.csdn.net/u011572037/article/details/78236795
另一种就是物体主线段不过光心的情况,一般情况下都属于这个情况。
不废话,直接上程序,焦距和图像中心坐标都是相机标定的出的结果,个人推荐matlab的标定程序,比较人性化,而且准确
int width=640,height=480;double focalLength=4.2;//焦距(单位:mm)///////////////////////////////////////////////////////////////////求相机到线段的距离,注意相机平面必须与线段平面平行//所用到的主要公式f/d=h/H/////////////////////////////////////////////////////////////////int coordinate(Point First,Point Second,Point centre,Point2d Sensor_Size,int H){First=Point(1,1);Second=Point(1,300);//先求出主光轴到两点连线的垂足的距离(实际尺寸)double h=0;//h为传感器上的高度//求垂足的坐标int Distance_To_Centre = 0;//返回值(实际距离)Point retVal; double dx = abs(First.x - Second.x); double dy = abs(First.y - Second.y); double u = (centre.x - First.x)*(First.x - Second.x) + (centre.y - First.y)*(First.y - Second.y); u = u/((dx*dx)+(dy*dy)); retVal.x = abs(First.x + u*dx); retVal.y = abs(First.y + u*dy); double centreToretVal=0;//主轴到垂足在图像上的距离centreToretVal=sqrt((centre.x-retVal.x)*Sensor_Size.x/width*(centre.x-retVal.x)*Sensor_Size.x/width+\(centre.y-retVal.y)*Sensor_Size.y/height*(centre.y-retVal.y)*Sensor_Size.y/height);int d=0;//与线段所在平面的距离h=sqrt((First.x-Second.x)*Sensor_Size.x/width*(First.x-Second.x)*Sensor_Size.x/width+\(First.y-Second.y)*Sensor_Size.y/height*(First.y-Second.y)*Sensor_Size.y/height);d=focalLength*H/h;double arctan=0;//实际垂足与光心的连线与主光轴的倾斜夹角arctan=atan((centreToretVal/focalLength));if(acos(arctan)!=0)Distance_To_Centre=d/cos(arctan);//根据倾斜角度求出实际距离return Distance_To_Centre;}
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