[毕业设计]基于OpenCV的双目视觉系统精度测量与误差分析

前言

       ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

       ?对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

       本次分享的课题是

       ?基于OpenCV的双目视觉系统精度测量与误差分析

背景和意义

       双目视觉系统利用两个相机获取同一场景的图像，通过三角测量原理实现深度信息的获取，广泛应用于机器人导航、自动驾驶、工业检测等领域。然而，双目系统的测距精度受到多种因素的影响，如相机标定精度、图像处理算法的选择、环境光照条件等。因此，对双目视觉系统的精度测量与误差分析显得尤为重要。通过系统地研究这些影响因素，可以提高双目视觉系统的性能，确保其在实际应用中的可靠性和准确性。

       通过对双目视觉系统中精度测量方法和误差来源的深入分析，可以为系统设计和优化提供科学依据。利用OpenCV强大的图像处理功能，可以实现精确的相机标定和深度估计，提升系统的测距准确性。还将为相关领域提供参考，推动双目视觉技术在工业、医学和机器人等领域的应用。通过本课题的研究，期望能够为双目视觉系统的精度提升和误差控制提供新的思路和解决方案。

技术思路

       相似三角形原理可以用来计算物体或目标与相机之间的距离。设想我们有一个宽度为 W 的物体，放置在距离相机 D的位置。拍照后，测量物体在照片中的像素宽度 P。通过相似三角形的关系，可以得到相机焦距的计算公式：

       假设我们在距离相机 24 英寸的地方放了一张标准的 A4 纸（宽度 W=11W = 11W=11 英寸），拍摄后测得 A4 纸的像素宽度为 P=249P = 249P=249 像素。则焦距 FFF 可以计算如下：

       当相机移动到距离目标 D′为 36 英寸（3 英尺）的位置，并测得 A4 纸的像素宽度为 P=170像素时，可以用以下公式计算新的距离：

       代入数值进行计算：

       或者约 36 英寸，符合我们实际测量的距离。

def calculate_focal_length(pixel_width, distance, object_width):
    """Calculate the focal length based on pixel width, distance, and object width."""
    return (pixel_width * distance) / object_width

def calculate_distance(object_width, focal_length, pixel_width):
    """Calculate the distance to the object based on object width, focal length, and pixel width."""
    return (object_width * focal_length) / pixel_width

# 示例数据
D = 24  # 距离目标的距离，单位：英寸
W = 11  # 物体宽度，单位：英寸
P1 = 249  # 第一次拍照像素宽度，单位：像素

# 计算焦距
F = calculate_focal_length(P1, D, W)
print(f"焦距 F: {F:.2f} px·in")

# 移动到新位置
D_new = 36  # 新距离，单位：英寸
P2 = 170  # 第二次拍照像素宽度，单位：像素

# 计算新距离
D_calculated = calculate_distance(W, F, P2)
print(f"计算出的距离 D': {D_calculated:.2f} 英寸")

       通过相似三角形原理，可以有效地测量相机与目标之间的距离。这一方法基于几何学的基本原理，利用已知的物体宽度、相机与物体之间的距离以及物体在图像中的像素宽度进行计算。首先，当目标物体放置在相机前时，可以通过公式

       计算出相机的焦距 F，其中 P 是目标在图像中的像素宽度，D 是目标与相机的实际距离，W 是物体的实际宽度。这一焦距值随后可以用于进一步的距离测量。当相机移动到新的位置并测得新的像素宽度 P′时，通过公式

       这种方法不仅简单易行，而且在计算机视觉、机器人导航和摄影测量等领域应用广泛，能够提供高精度的距离测量，为相关应用提供重要的数据支持。通过合理的实验设计和精确的测量，可以进一步提高测量的准确性和可靠性，极大地增强系统的实用性和效率。

def calculate_focal_length(pixel_width, distance, object_width):
    """Calculate the focal length based on pixel width, distance, and object width."""
    return (pixel_width * distance) / object_width

def calculate_distance(object_width, focal_length, pixel_width):
    """Calculate the distance to the object based on object width, focal length, and pixel width."""
    return (object_width * focal_length) / pixel_width

# 初始数据
W = 11  # 物体宽度，单位：英寸
D_initial = 24  # 初始距离，单位：英寸
P_initial = 249  # 初始拍照像素宽度，单位：像素

# 计算焦距
F = calculate_focal_length(P_initial, D_initial, W)
print(f"焦距 F: {F:.2f} px·in")

# 移动到新位置
D_new = 36  # 新距离，单位：英寸
P_new = 170  # 新拍照像素宽度，单位：像素

# 计算新距离
D_calculated = calculate_distance(W, F, P_new)
print(f"计算出的距离 D': {D_calculated:.2f} 英寸")

       简单的边缘检测和计算最大的轮廓是可行的。我们可以通过使用轮廓近似法使系统更具鲁棒性，排除不包含有4个顶点的轮廓，然后计算面积最大的四点轮廓。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 初始化变量
max_area = 0
max_contour = None

# 遍历所有轮廓
for contour in contours:
    # 轮廓近似
    epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
    
    # 检查轮廓是否有4个顶点
    if len(approx) == 4:
        area = cv2.contourArea(approx)
        # 找到最大面积的轮廓
        if area > max_area:
            max_area = area
            max_contour = approx

# 绘制最大轮廓
if max_contour is not None:
    cv2.drawContours(image, [max_contour], -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Max Contour', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果图样例

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