完全Python实现双目标定与测距
项目简介
本仓库致力于提供一套纯Python3环境下的双目视觉解决方案，使用OpenCV库完成从图像采集到深度测量的全流程。特别地，此项目不仅覆盖了基本的单目和双目相机标定、立体矫正及视差图生成等核心环节，还创新性地采用了基于实际实验数据多项式拟合的测距方法，以提高测量精度。在理想条件下，该测距方法的精度可达到3毫米级别，其有效范围依赖于摄像头之间的配置和应用场景。
主要功能
- 图像采集：支持标定板图像的高效获取。
- 单目相机标定：自动计算单个摄像头的内外参数。
- 双目相机标定：同步校准两个摄像头，确保一致性和协调性。
- 立体矫正：修正双目间的几何失真，提升匹配质量。
- SGBM立体匹配：利用改进的Semi-Global Block Matching算法生成高质量视差图。
- 定制化测距：不依赖标准OpenCV测距，而是通过实测数据拟合出的函数，实现高精度测距。
技术栈
- Python 3.x
- OpenCV >= 3.4
- Numpy
- Scipy（用于曲线拟合）
快速入门
- 安装依赖：确保已安装Python3，并通过pip安装OpenCV和其他必要库。
pip install opencv-python numpy scipy -
准备标定板：你需要一张棋盘格图案的标定板来进行相机标定。
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运行脚本：根据项目中的指南，依次执行图像采集、相机标定、立体矫正和测距等步骤。
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数据分析：对于测距部分，需要先基于特定距离下得到的图像数据进行拟合，生成自己的拟合函数。
- 应用开发：将上述流程整合进你的双目视觉应用中，享受精确的测距能力。
注意事项
- 实验前请仔细阅读代码注释，理解各部分逻辑。
- 测距精度受多种因素影响，如摄像头质量、光照条件和标定板的精度。
- 拟合函数需根据用户具体应用场景和设备调整，建议收集大量样本数据进行最优化拟合。
贡献与反馈
欢迎贡献代码改进或报告问题。无论是bug修复、性能提升还是文档完善，您的每一份贡献都是宝贵的。请通过GitHub的Issue系统提交反馈。
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本项目是学习和实践双目视觉技术的宝贵资源，期望能帮助开发者快速理解和实施双目相机的标定与测距功能。祝你探索愉快！