如何在光学测距仪中测量图像重合度

Question

我有几个USB摄像头（固定焦距）设置为简单的stereoscopic rangefinder，相距N毫米，每个向中心线旋转M度，我已经calibrated the cameras确保对齐。

当调整角度时，我将如何测量图像之间的重合（最好在Python/PIL/OpenCV中）以了解相机何时聚焦在一个物体上？是否像在每个图像中选择一部分像素一样简单（A列由B列组成）并计算像素之间的差异总和？

Answer 1

的问题是，你不能假设的相机

• 像素完美对齐所以我们假设x - 轴是视差移轴
• 和y - 轴对准
• 你需要识别x轴图像失真/偏移以检测视差对齐
• 即使尽可能对齐，abs差异的结果也不能保证在min/max
• 所以不是从其减去各个像素在y-axis
• 半径/尺寸更大然后对准误差的像素的附近区域的
• 。减去平均色让调用该半径或大小r
• 这种方式所得到的比对时的差异应该是最小的

逼近搜索

• 你甚至可以r

  1. 加快这一进程，选择具有例如0.25*r
  2. 步大01​​
  3. 扫描整个X-范围选择最低的差异x位置（x0）
  4. 更改r一半
  5. 转到第2项（但这次整个X系列是
  6. 只是<x0-2.0*r,x0+2.0r>之间停止，如果r小则几个像素

• 这种方式，您可以在O(log2(n))搜索，而不是O(n)

计算机视觉的方式

• 这应该是更快：

  1. 检测感兴趣（展位图片）个梯度
     • 具体的变化，等等。的图像之间的利益
  2. 交叉匹配点
  交叉匹配点之间
  3. 计算平均距离x
  4. 变化视差通过
  5. 转到子弹1，直到距离x点的发现距离对齐是足够小

• 这样就可以避免检查整个X-范围

• 因为对齐distan CE是直接获得...
• 你只需要将其转换为角度或什么都使用对齐视差

[注意事项]

• 你不需要做这个在整个图像区域
• 选择沿图像水平几线和扫描其附近区域
• 也有另一种方法来检测allign
• 例如用于短距离偏斜的对齐
• 显著标记，以便于比较摄像机之间的左侧和右侧对象的高度...
• 如果接近相同的，如果大/小你是你对齐不对齐，并知道哪个方向...