工业视觉之-双目视觉的视差与深度

1、工业视觉中的双目视觉，利用两个摄像头捕捉图像并通过计算视差来感知三维世界。简单来说，当两个相机以一定间距（基线b）对准同一目标，它们在不同视角下形成的图像，可以揭示目标的深度信息。

2、深入探索：揭开视差图与深度图的神秘面纱在计算机视觉的世界里，视差图和深度图是双目成像中的两大关键概念，它们如同双胞胎兄弟，各自揭示着不同但紧密相连的视觉信息。首先，让我们聚焦于视差图。它描绘的是在两个相机中，同一个场景物体在同一位置的像素位置差异。

3、双目视觉，如同人眼的双管齐下，通过两台相机的协同工作，揭示了三维世界的奥秘。它的核心原理在于利用每只眼睛的独立图像，通过计算视差（disparity，即像素位置差异）来揭示物体的深度信息。与单目相机受限于物理原理不同，双目相机巧妙地绕过了主动投射光源的限制。

4、双目立体视觉简介 双目视觉利用两个相机拍摄的彩色或灰度图像，通过计算像素间的差异，即视差，来推算物体的深度，也被称为被动双目深度相机。如STEROLABS的ZED 2K Stereo Camera和Point Grey的BumbleBee等产品是其典型代表。

5、双目视觉传感器通过同时采集两个不同视角下的图像，利用视差原理来获取场景的深度信息。 工作原理涉及对两个摄像头捕获的图像进行匹配，计算出物体在不同视角下的位移差，即视差，进而推算距离。

双目视觉三维点云获取要学习什么知识

双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。

视锥内信息丰富，每个视锥对应一个物体，2D边界框预测精确度极高。进一步，F-ConvNet （IROS 2019）引入了frustum-level特征，与F-PointNet的点级处理相比，它能更好地捕捉对象结构，通过端到端学习提供更丰富的上下文信息。

首先，双目立体视觉是通过两颗摄像头的巧妙组合，捕捉到物体的微小视差，如同一双锐眼，构建出深度图和点云的立体地图。这种成像方式利用了几何学原理，通过测量两个视角之间的差异，揭示了物体的三维结构。激光三角法则展示了另一种精准的测量手段。

基于点云数据的三维重建 这种方法主要通过获取物体的点云数据，利用三维扫描技术或激光扫描技术获取物体的表面数据点，然后通过数据融合和处理，生成三维模型。这种方法广泛应用于地形测绘、文物复原等领域。 基于深度学习的三维重建 随着深度学习的快速发展，基于深度学习的三维重建方法逐渐成熟。

深度相机引导：使用深度相机进行实时环境感知和定位，通过识别人体、物体和环境结构等信息来引导机器人进行导航和操作。 3D点云引导：通过使用激光扫描仪等设备获取环境的3D点云数据，并进行特征提取和识别，以实现机器人的导航和操作引导。

视觉伺服机器人视觉伺服系统的分类

摄像机数目划分：单目视觉伺服系统，采用一台摄像机进行控制；双目视觉伺服系统，利用两台摄像机增强深度感知；多目视觉伺服系统则是更高级别的配置，通过多个摄像头提供更精确的环境信息。

视觉伺服，一项在机器人技术领域备受瞩目的概念，首次由hill和park在1979年提出。这个术语源于希腊语，象征着对控制信号的精准响应，如同一个顺从的奴隶，根据指令精准动作。伺服系统的特点在于，它能在接收到信号时立即执行，信号消失则能自行停止，这种特性赋予了它“伺服”之名。

工业机器人由三大部分六个子系统构成。这三大部分包括机械部分、传感部分和控制部分。六个子系统则进一步细分为机械结构系统、驱动系统、感知系统、机器人—环境交互系统、人机交互系统和控制系统。 机械结构系统 机械结构系统根据其机械结构，可被分为串联机器人和并联机器人。

控制之前需要等待产生偏差，会导致控制系统响应变慢。 人通过眼睛来完成绝大部分任务的过程都可以看做是反馈控制，更具体的，由于视觉的存在，有一个专用名词，即“ 视觉伺服 Visual Servo ”。 很多人在研究如何给机器人加上一双好用的眼睛，只不过距离人眼+人类大脑的水平还差的太远。

【IEEE-TASE最新论文】实时检测、定位、跟踪未知无人机的全景视觉网络...

全景视觉网络系统旨在实时检测、定位与跟踪未知无人机，以此保障安全与防御恶意无人机威胁。系统由中心节点与大量感知节点组成，每个感知节点包含四个相机，每个相机配置四个镜头，从而形成16个镜头的全方位检测能力。中心节点接收并融合各感知节点的目标位置信息，给出无人机数量与坐标。