双目模块测距的原理涉及立体视觉和三角测量的基本原理

双目模块测距的原理涉及立体视觉和三角测量的基本原理。以下是详细解释：

1. 立体视觉原理：

• 双目视觉系统包括两个摄像头，模拟了人类的双眼。每个摄像头捕捉到的图像略有不同，因为它们的位置略有偏移。

• 当物体位于不同距离时，它在两个图像中的位置也会有所不同，这种差异称为立体视差。

2. 视差与距离关系：

• 根据三角测量原理，如果知道两个摄像头之间的距离（基线长度），以及在图像中物体在两幅图像中的视差，就可以推断出物体到摄像头的距离。

• 较近的物体会有更大的视差，而较远的物体会有较小的视差。

3. 立体匹配算法：

• 立体匹配算法是用来寻找两幅图像中相对应的像素点的过程。

• 这些算法通过比较图像中的特征点、纹理、颜色等信息来确定匹配关系，从而计算出视差。

• 常见的立体匹配算法包括区域匹配算法（如块匹配、像素匹配）、特征匹配算法（如SIFT、SURF等）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。

4. 深度计算：

• 通过立体匹配算法得到了视差信息后，可以应用三角测量原理来计算出每个像素点的深度信息。

• 深度信息通常以深度图的形式呈现，它显示了整个场景中每个像素点的距离。

5. 标定和校准：

• 在实际应用中，需要对双目系统进行标定和校准，以确保测量的准确性和稳定性。

• 标定过程涉及确定摄像头的内参和外参，包括焦距、主点位置、畸变参数等。

• 校准是为了消除摄像头之间的非线性畸变、亮度差异等因素对测距精度的影响。

综上所述，双目模块测距原理是基于立体视觉和三角测量原理，通过分析图像中物体的立体视差来推断物体到摄像头的距离。这一技术需要合适的硬件设备、适当的立体匹配算法以及标定和校准过程的支持，以实现精准的距离测量。