geometry - 相机和识别的 "object"之间的距离

Question

我想计算我的相机和公认的“物体”之间的距离。
例如，识别的“对象”是白板上的黑色矩形贴纸。我知道矩形 (x,y) 的值。

有没有一种方法可以用我的原始矩形的值和我用相机拍摄的矩形图片的值来计算距离？

我在论坛上搜索了答案，但没有一个被指定用这些属性来计算距离。

我正在研究 Aldebaran Robotics 的一个名为 Nao 的机器人，我打算使用 OpenCV 来识别黑色矩形。

Answer 1

如果你可以计算目标图像所占据的角度，那么到目标的距离应该与cot成正比。 (即 1/tan )那个角度。您应该会发现图像中的像素数大致对应于角度，但我怀疑它是完全线性的，尤其是近距离。

您的相机镜头的行为可能会影响此测量，因此这将取决于您的确切设置。

为什么不在几个距离测量目标的大小，并绘制散点图？然后，您可以为数据拟合一条曲线，以获得特定系统的大小->距离函数。如果您的相机接近“理想”相机，那么您应该会发现此图看起来像 cot ，你应该能够找到你的值 a和 b匹配 dist = a * cot (b * width) .

如果你尝试这个实验，为什么不在这里发布答案，让其他人从中受益？

[编辑:关于“理想”相机的说明]

为了使相机图像对我们来说看起来“逼真”，图像应该近似投影到眼睛前面的平面上(因为我们通过将平面图像放在眼前来观看相机图像)。想象一下，将一张描图纸放在眼前，然后在这张纸上勾勒出物体的轮廓。 this page上的第二张图显示了我的意思。您可以将实现这一目标的相机描述为“理想”相机。

当然，在现实生活中，相机不是通过描图纸工作，而是通过镜头工作。非常复杂的镜头。看看 this page 上的镜头图.由于各种原因，您可能会花费一生的时间来研究，因此创建一个与描图纸示例在所有条件下都能正常工作的镜头非常棘手。从 this wiki page 开始如果您想了解更多信息，请继续阅读。

因此，您不太可能计算出像素长度和距离之间的确切关系:您应该测量它并拟合一条曲线。