完全Python实现双目标定与测距

适用场景

双目标定与测距是计算机视觉中的重要技术，广泛应用于机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域。本项目通过纯Python实现，为开发者提供了一种轻量级、高效的解决方案。以下场景尤为适用：

• 机器人导航：帮助机器人感知周围环境，实现避障与路径规划。
• 自动驾驶：辅助车辆进行距离测量与目标识别。
• 三维建模：通过双目标定生成深度图，用于三维场景重建。
• 教育研究：适合学生和研究者快速上手，学习双目标定与测距的基本原理。

适配系统与环境配置要求

本项目基于Python实现，具有较高的跨平台兼容性。以下是推荐的系统与环境配置：

• 操作系统：Windows 10/11、Linux（如Ubuntu 18.04及以上）、macOS（10.15及以上）。
• Python版本：Python 3.7及以上。
• 依赖库：
  • OpenCV（用于图像处理与双目标定）
  • NumPy（用于数值计算）
  • Matplotlib（可选，用于可视化结果）
• 硬件要求：
  • 至少两个图像采集设备（建议使用相同型号的设备以减少标定误差）。
  • 支持USB 3.0或更高版本的接口，以确保图像传输的稳定性。

资源使用教程

1. 环境准备：

   • 安装Python及上述依赖库。
   • 确保图像采集设备连接正常，并能够通过OpenCV捕获图像。

2. 双目标定：

   • 使用棋盘格或特定标定板进行设备标定。
   • 运行标定脚本，获取设备的内参和外参矩阵。

3. 测距实现：

   • 加载标定结果，对实时捕获的图像进行立体匹配。
   • 根据视差图计算目标距离。

4. 结果可视化：

   • 使用Matplotlib或其他工具展示深度图或测距结果。

常见问题及解决办法

1. 标定误差较大：

   • 原因：标定板图像质量不高或拍摄角度不佳。
   • 解决：确保标定板清晰可见，拍摄多组不同角度的图像。

2. 测距结果不准确：

   • 原因：设备基线距离未正确设置或标定参数有误。
   • 解决：重新检查标定参数，确保基线距离与实际硬件一致。

3. 图像捕获卡顿：

   • 原因：设备带宽不足或系统资源占用过高。
   • 解决：降低图像分辨率或关闭其他占用资源的程序。

4. 依赖库安装失败：

   • 原因：网络问题或Python版本不兼容。
   • 解决：使用镜像源安装或升级Python版本。

本项目通过纯Python实现，简化了双目标定与测距的流程，适合从入门到进阶的开发者使用。无论是实际应用还是学习研究，都能提供高效的解决方案。