使用立体视觉计算从物体到相机的距离

Question

我一直在尝试计算物体与我的一台相机（同一型号）之间的距离。 校准后，我成功获得以下矩阵。 分辨率为600 x 480。

Left Camera Matrix
[[624.65871068   0.         279.196958  ]
 [  0.         637.37379116 267.35689643]
 [  0.           0.           1.        ]]
Left Distortion Coefficients
[[ 0.07129149 -0.32551738  0.00165004  0.00582742  0.55830776]]
Right Camera Matrix
[[628.54997755   0.         278.88536288]
 [  0.         638.88299319 262.29519192]
 [  0.           0.           1.        ]]
Right Distortion Coefficients
[[ 0.05281363 -0.20836547  0.0015596   0.00694854 -0.18818856]]
Calibrating cameras together...
Rotation Matrix
[[ 9.78166692e-01 -2.92706245e-02 -2.05750220e-01]
 [ 2.87961989e-02  9.99571250e-01 -5.30056367e-03]
 [ 2.05817156e-01 -7.39989429e-04  9.78590185e-01]]
Translation Vector
[[6.87024126]
 [0.33698621]
 [0.82946341]]

如果我可以从两个摄像机中检测到一个物体，则可以说在左摄像机的像素（a，b）和右摄像机的（c，d）中找到了一个物体。 有什么办法可以使一台相机到物体之间的距离？

另外，我拥有的脚本实现了cv2.stereoRectify和cv2.initUndistortRectifyingMap，可用于获取固定帧，然后使用cv2.StereoBM_create（）计算深度图。 好吧，老实说，我不确定这是否可以用于计算距离。

谢谢！

Answer 1

在计算到摄像机的距离时，您需要从（通常为“左”）摄像机矩阵中了解两个参数：（1）基线； （2）焦距。

通常，我们使用“ LEFT”图像作为主要参考图像，因为在大多数情况下，我们会基于左侧图像计算深度图/视差图像。

在左侧图像上具有对象（x，y）的坐标之后，可以对公式求逆，并按以下方式计算Z距离：

参考： OpenCV-立体图像的深度图