从计算机视觉的角度摄影测量的实质是什么

您好，从计算机视觉的角度，摄影测量是一种利用图像数据进行空间测量的技术。它的实质是通过对摄影图像的处理，提取出图像中的空间信息，然后根据摄影测量原理进行测量和计算。摄影测量技术在现代计算机视觉领域中得到了广泛应用。

具体来说，摄影测量的实质包括以下几个方面：

1 图像采集：利用相机等设备对目标进行拍摄，获取图像数据。

2 图像处理：对采集到的图像进行处理，包括去噪、增强、配准等 *** 作，以提高图像质量和准确性。

3 特征提取：利用计算机视觉算法，从图像中提取出目标的特征点、线段等特征信息。

4 空间定位：根据摄影测量原理，将特征点、线段等信息转换为空间坐标，实现目标在三维空间中的定位。

5 测量计算：根据空间定位结果，进行测量和计算，得到目标的各种空间参数，如坐标、距离、角度等。

总之，摄影测量是一种基于图像数据的空间测量技术，它的实质是通过图像处理和计算机视觉算法，将图像中的空间信息转换为实际的空间坐标和参数。在现代计算机视觉领域中，摄影测量技术得到了广泛应用，如三维建模、地形测量、遥感影像分析等领域。

三维重建基于所谓的三角原理。对于已经定标的两幅图像(即已知相机的内部参数和外部参数)，假设在两幅图像上，对应点是一对(也就是说是同一点场景物体表面的投影)，则基于两幅图像的投影中心，两条直线经过该一对对应点，最终在空间中汇聚于一点，如此，就提供了场景物体表面中某点的三维立体坐标。

将两幅图像作为例子，指定在同一世界坐标系下这两幅图像的相机矩阵P和P'， 是两幅图像的一个对应点，即它们满足对极几何约束，现在要根据P和P'计算点对应的空间点。m的反投影线与的反投影线 确定了通过两相机光心的平面一张，不平行的两条射线，必在空间一点交汇。也即对应点的反投影射线，及其两个相机的基线，是一个三角形，相机的光心和反投影线的交点作为其顶点，要确定的空间点就是交点，如图41 所示。

图41 三维重建原理

有一种例外情况是，三维空间中，分布在两个相机基线上的点，对应点不会完成它的恢复任务，这是由于该情况下，反投影的两条射线重合了基线，故不能唯一确定空间点。

42 MVSNet

MVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，传统方法利用几何、光学一致性构造匹配代价，进行匹配代价累积，再估计深度值。虽然传统方法有较高的深度估计精度，但由于存在缺少纹理或者光照条件剧烈变化的场景中的错误匹配，传统方法的深度估计完整度还有很大的提升空间。近年来卷积神经网络已经成功被应用在特征匹配上，提升了立体匹配的精度。在这样的背景下，香港科技大学Yaoyao等人，在2018年提出了一种基于深度学习的端到端深度估计框架——MVSNet。

多视图立体匹配（Multi-view Stereo， MVS）是计算机领域中一个核心问题。重建多视图立体匹配，可以认为是拍摄既定场景的一个逆过程。相机映射下，三维场景变换为二维，而多视图立体匹配重建正好相反，其从这样子。不同视点拍摄图像，恢复出真实的三维场景。

传统的方法使用手工设计的相似性度量指标和正则化方法计算场景的稠密对应关系（比如使用归一化互相关Normalized Cross-Correlation和半全局匹配semi-global matching）。这些方法在非朗伯体表面、无弱纹理区域的场景可以达到很好的效果。但是在弱纹理区域，人工设计的相似性指标变得不可信，因此导致重建结果不完整。由MVS数据集的排行榜可知，这些方法具有很高的精度，然而在重建的完整度方法还有很大的空间可以提升。

卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过的，因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。

OpenCV是代码开源的，并提供了所有内部自带函数的源代码，有时我们可能需要自己定义或修改一部分源代码来达到自己所需要的功能，那么如何准确的找到OpenCV中自带函数的源代码程序呢

工具/原料

opencv

VS

方法/步骤

1

找到Opencv的安装目录，例如我的安装目录在F盘，找到相应的安装目录如下所示

2

可以看到上图中有两个目录文件夹，而我们要找的源代码就在source这个文件夹下，打开这个目录

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在上图中找到modules,打开后可以看到很多文件夹，每个文件夹下都存放了不同类型领域的源代码

4

下面我们以查找Opencv中图像处理函数filter2D的源代码为例，它存在improc这个目录下

5

打开上图中的src文件夹，可以看到filtercpp，而我们要的函数就在这个文件里面了

6

打开filtercpp文件，按快捷键CRTL+F,直接搜索filter2D,即可以找到所要的程序代码了

END

注意事项

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双目立体视觉的简单介绍

1 什么是视觉

视觉是一个古老的研究课题，同时又是人类观察世界、认知世界的重要功能和手段。人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，用机器模拟人类的视觉功能是人们多年的梦想。视觉神经生理学，视觉心里学，特别是计算机技术、数字图像处理、计算机图形学、人工智能等学科的发展，为利用计算机实现模拟人类的视觉成为可能。在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为一种提高生产效率和检验产品质量的关键技术之一，如机器零件的自动检测、智能机器人控制、生产线的自动监控等;在国防和航天等领域，计算机视觉也具有较重要的意义，如运动目标的自动跟踪与识别、自主车导航及空间机器人的视觉控制等。

人类视觉过程可以看作是一个从感觉到知觉的复杂过程，从狭义上来说视觉的最终目的是要对场景作出对观察者有意义的解释和描述；从广义上说，是根据周围的环境和观察者的意愿，在解释和描述的基础上做出行为规划或行为决策。计算机视觉研究的目的使计算机具有通过二维图像信息来认知三维环境信息的能力，这种能力不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息(如形状、位置、姿态运动等)，而且能进一步对它们进行描述、存储、识别与理解，计算机视觉己经发展起一套独立的计算理论与算法。

2 什么是计算机双目立体视觉

双目立体视觉 (Binocular StereoVision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像，如图一。

双目立体视觉 测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。

双目立体视觉 系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。

双目立体视觉 的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构，并对物体的形状和空间关系进行描述，把过去的简单二维图像分析推广到了复杂的三维场景，标志着立体视觉技术的诞生。随着研究的深入，研究的范围从边缘、角点等特征的提取，线条、平面、曲面等几何要素的分析，直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进行分析，并建立起各种数据结构和推理规则。特别是上世纪80年代初，Marr首次将图像处理、心理物理学、神经生理学和临床精神病学的研究成果从信息处理的角度进行概括，创立了视觉计算理论框架。这一基本理论对立体视觉技术的发展产生了极大的推动作用，在这一领域已形成了从图像的获取到最终的三维场景可视表面重构的完整体系，使得立体视觉已成为计算机视觉中一个非常重要的分支。

经过几十年来的发展，立体视觉在机器人视觉、航空测绘、反求工程、军事运用、医学成像和工业检测等领域中的运用越来越广。

3 双目立体视觉系统

立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图二所示，图中分别以下标l和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点A(X，Y，Z)在左右摄像机的成像面Cl和Cr上的像点分别为al(ul，vl)和ar(ur，vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心Ol和Or的连线，即投影线alOl和arOr，它们的交点即为世界空间中的对象点A(X，Y，Z)。这就是立体视觉的基本原理。

4 博安盈双目立体视觉系统：平行光轴的系统结构

在平行光轴的立体视觉系统中（图三），左右两台摄像机的焦距及其它内部参数均相等，光轴与摄像机的成像平面垂直，两台摄像机的x轴重合，y轴相互平行，因此将左摄像机沿着其x轴方向平移一段距离b（称为基线baseline）后与右摄像机重合。

由空间点A及左右两摄像机的光心Ol、Or确定的极平面（Epipolar plane）分别与左右成像平面Cl、Cr的交线pl、pr为共轭极线对，它们分别与各自成像平面的坐标轴ul、ur平行且共线。在这种理想的结构形式中，左右摄像机配置的几何关系最为简单，极线已具有很好的性质，为寻找对象点A在左右成像平面上的投影点al和ar之间的匹配关系提供了非常便利的条件。

5 双目立体视觉智能视频分析技术

恢复场景的3D信息是立体视觉研究中最基本的目标，为实现这一目标，一个完整的立体视觉系统通常包含六个模块：图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配、三维恢复和视频分析（运动检测、运动跟踪、规则判断、报警处理）。

51 图像获取（ImageAcquisition）

数字图像的获取是立体视觉的信息来源。常用的立体视觉图像一般为双目图像，有的采用多目图像。图像获取的方式有多种，主要由具体运用的场合和目的决定。立体图像的获取不仅要满足应用要求，而且要考虑视点差异、光照条件、摄像机性能和场景特点等方面的影响。

52 摄像机标定（CameraCalibration）

立体视觉系统摄像机标定是指对三维场景中对象点在左右摄像机图像平面上的坐标位置al(ul，vl)、ar(ur，vr)与其世界空间坐标A(X，Y，Z)之间的映射关系的确立，是实现立体视觉三维模型重构中基本且关键的一步。

53 特征提取（FeatureAcquisition）

特征提取的目的是要获取匹配赖以进行的图像特征，图像特征的性质与图像匹配的方法选择有着密切的联系。目前，还没有建立起一种普遍适用的获取图像特征的理论，因此导致了立体视觉研究领域中匹配特征的多样化。特征可以是像素相位匹配是近二十年才发展起来的一类匹配算法。相位作为匹配基元，本身反映信号的结构信息，对图像的高频噪声有很好的抑制作用，适于并行处理，能获得亚像素级精度的致密视差。但存在相位奇点和相位卷绕的问题，需加入自适应滤波器解决。或者是像素的集合，也可以是它们的抽象表达，如图像结构、图像目标和关系结构等。常用的匹配特征主要有点状特征、线状特征和区域特征等几种情形。

一般而言，尺度较大的图像特征蕴含较多的图像信息，且特征本身的数目较少，匹配效率高；但特征的提取和描述过程存在较大的困难，定位精度也较差。而对于尺度较小的图像特征来说，对其进行表达和描述相对简单，定位精度较高；但由于其本身数目较多，所包含的图像信息少，在匹配时需要采用较严格的约束条件和匹配策略，以尽可能地减少匹配歧义和提高匹配效率。总的来说，好的匹配特征应该具有要可区分性、不变性、唯一性以及有效解决匹配歧义的能力。

54 图像匹配（ImageMatching）

在立体视觉中（图二、图三），图像匹配是指将三维空间中一点A(X，Y，Z)在左右摄像机的成像面Cl和Cr上的像点al(ul，vl)和ar(ur，vr)对应起来。图像匹配是立体视觉中最重要也是最困难的问题，一直是立体视觉研究的焦点。当空间三维场景经过透视投影（PerspectiveProjection）变换为二维图像时，同一景物在不同视点的摄像机图像平面上的成像会发生不同程度的扭曲和变形，而且场景中的光照条件、被测对象的几何形状和表面特性、噪声干扰和畸变、摄像机特性等诸多因素的影响都被集中体现在单一的图像灰度值中。显然，要对包含了如此之多不利因素的图像进行准确匹配是很不容易的。

55 三维恢复（3DReconstruction）

在完成立体视觉系统的摄像机标定和图像匹配工作以后，就可以进行被测对象表面点的三维信息恢复。影响三维测量精度的因素主要有摄像机标定误差、CCD成像设备的数字量化效应、特征提取和匹配定位精度等。

56 视频分析（运动检测、运动跟踪、规则判断、报警处理）

通过视差计算，得到全屏幕的视差图像后，采用背景建模的方式，得到运动前景物体的视差图像，再进行膨胀和腐蚀算法进行图像预处理，得到完整的可供分析的前景运动物体视差图。采用运动跟踪算法，全屏实时检测物体的大小、运动轨迹，并与事先设置的规则进行对比，如果有人进入或离开设置报警区域，系统则实时报警。

57 视差效果图：

注：过滤掉距离地面60cm以内，200cm以上的视差值，即检测范围为60－200cm之间。故左边蹲下的人没有视差值。

可能是有的dll引用了工程，而有的引用了文件。比如你的主工程是A，另外有两个工程B和C，A和B都引用了C，如果A和B引用C的方式不一致就会出现这种情况。我经常遇到，解决办法就是统一引用方式，要么都引用工程，要么都直接引用dll文件。。 我也遇到这样的问题，听别人说是超时，说时进入了死循环，改变算法就可以解决，求采纳。

VC

可以调用matlab工具箱,

只需要将数据接口修改一下，最简单的方式是matlab程序写成动态连接库，然后用VC直接调用DLL

opencv只是算法库，不是编译环境，不存在opencv调用matlab的说法,

opencv是图像处理库，和做界面没关系

你用的是双面立体相机配置吗？如果是，你需要标定左右两个相机的内部参数，即焦距，像素物理尺寸，还有两个相机间的三维平移，旋转量。如果你不做三维重建的话，就不需要得到外部参数。得到相机内部参数，就可以矫正左右两幅图像对，然后使用立体匹配算法得到目标的视差图像，然后用你得到的，fc,cc参数，用三角法则计算出目标点到相机平面的距离。三角法则：z=fb/d。f是焦距，b是两相机间的横向距离，d是立体匹配得到的视差值，即目标像素点在左右两相机平面x方向的坐标差值。

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