本文详细介绍了基于单目视觉的平面目标定位和坐标测量方法。首先，作者阐述了项目的起因和目的，即在空房间内通过视觉技术跟踪和测算遥控小车的位置。文章重点讲解了三种坐标系（相机坐标系、世界坐标系和像平面坐标系）的定义及其转换关系，以及相机的成像模型和畸变矫正原理。此外，还详细描述了相机标定的过程，包括使用棋盘标志板进行标定、求解内参矩阵和畸变系数的方法，并提供了Python代码示例。最后，文章总结了标定结果的应用，即利用已知参数的相机测算目标位置。 在现代科学技术领域，单目视觉技术已经成为了研究的热点，特别是在平面目标定位和坐标测量方面。这种技术主要依赖于单一相机来获取三维空间信息，通过一系列算法将二维图像转换为可测量的三维坐标数据。文章中所提到的项目起因和目的，是基于一种常见的应用场景，即通过视觉技术来跟踪和测算遥控小车的位置。 在进行单目视觉的坐标测量之前，需要对三种坐标系有深入的了解。相机坐标系、世界坐标系和像平面坐标系的定义及其转换关系，是单目视觉定位系统的基础。其中，相机坐标系通常是以相机的光学中心作为原点，世界坐标系则依据实际场景中物体的位置而设立，而像平面坐标系则是与成像传感器的成像平面相对应。这三者之间的转换关系对于准确测量物体在三维空间中的位置至关重要。 相机的成像模型是单目视觉研究的核心之一。这个模型模拟了光线经过相机镜头后如何成像在传感器平面上，其中包含了对相机焦距、光心以及镜头畸变等因素的考虑。畸变矫正原理是处理因镜头物理特性导致的图像失真的方法，这对于提高测量精度有着直接影响。而矫正过程通常需要一些已知的畸变模型以及矫正参数。 相机标定是单目视觉测量中的另一个重要环节。它通常使用特定的标定物体，如棋盘标志板，在不同的角度和位置对相机进行标定，以此求解出相机的内参矩阵和畸变系数。标定的准确度直接关系到整个测量系统的效果。作者提供了一系列详细的步骤，包括如何通过拍摄棋盘格来获取数据，以及如何使用这些数据来求解相关参数。此外，作者还提供了具体的Python代码示例，使得读者能够更好地理解整个标定过程，并将其应用在实际问题中。 文章总结了相机标定结果的应用。在获得了准确的相机参数后，可以利用这些参数和成像模型来测算目标在三维空间中的位置。这一过程是通过将图像坐标转换为世界坐标系中的坐标来实现的。无论是在自动驾驶汽车、机器人导航还是无人机操控等场合，这种技术都显示出了巨大的应用潜力和实用价值。 单目视觉技术因其成本低、结构简单等特点，在工业界和科研领域受到了广泛关注。在进行实际应用时，我们不仅需要精确的算法，还需要考虑各种实际因素，如光照条件、物体表面特性以及环境干扰等，这些都会影响到测量的准确性和可靠性。而随着计算机视觉技术的不断发展，单目视觉定位与坐标测量技术也在不断进步，为各个领域提供了更为高效、精确的解决方案。

为了实现单目视觉系统的快速、精确的手眼标定, 本文提出了一种新的两步式手眼标定方法, 将手眼标定分为求解旋转关系和平移关系两步. 首先机器人携带标定板进行两次平移运动求解旋转关系, 然后机器人工具坐标系执行若干次旋转运动求解平移关系. 该方法简单快速, 不需要昂贵的外部设备, 通过实验最终验证了该方法的可行性.

内容概要：本文详细介绍了单目视觉结构光三维重建的Matlab实现，涵盖了从标定到点云生成的全过程。首先讨论了标定数据的正确加载方式，强调了内参矩阵和旋转平移矩阵的重要性。接着深入探讨了四步相移法的相位计算，包括数据类型的转换、相位范围的规范化以及中值滤波去噪。随后讲解了格雷码解码的关键步骤，如动态阈值设置和边界误判处理。此外，还介绍了多频外差法的相位展开技术和点云生成的具体实现，包括深度计算和坐标系转换。文中分享了许多实践经验和技术细节，帮助读者避免常见的陷阱。 适合人群：具有一定编程基础并希望深入了解结构光三维重建技术的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要进行单目视觉结构光三维重建的应用场景，如工业检测、医疗影像、虚拟现实等领域。目标是掌握从标定到点云生成的全流程技术，提高重建精度和效率。 其他说明：本文不仅提供了详细的代码实现，还分享了很多实用的经验和技巧，帮助读者更好地理解和应用相关技术。

根据单目视觉定位所用图像帧数不同把定位方法分为基于单帧图像的定位和基于双帧或者多帧图像的定位两类。

基于单目视觉图像序列的三维重构。。。。。。。。。。。。

1.2 国内外研究现状 对于高级车辆辅助驾驶系统（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS） 而言，其实现的关键是道路障碍物的检测，即利用多种数据源的输入，包括汽车

为获取视觉交互系统中人机距离信息, 利用单摄像头检测人脸特征区域、完成人脸与摄像机距离测量。首先通过改进的AdaBoost算法快速检测并定位特征区域, 其次利用系统约束条件、摄像机标定原理和面积映射关系推导像距测量方程, 完成距离测量。通过规定距离实验, 证明了像距测量方程的可行性。复杂环境实验表明系统在复杂背景下有较好的鲁棒性, 但不同光照会影响测量精度。系统适应性实验验证了对多名待测者的普遍适用性, 但佩戴眼镜会影响测量的精度和实时性。测距系统在有效量程内有较高精度, 处理速度约为5 fps, 满足精度与实时性要求。

融合视觉传感器和激光雷达可以实现优于单一传感器的同时定位与建图(SLAM)系统,现有的视觉和激光雷达融合算法仍然存在计算复杂度高、系统精度及稳定性受错误的深度匹配影响等问题。为了更加高效、鲁棒地融合视觉和激光雷达的信息,充分利用图像和激光点云中的地平面信息,提出了高效的视觉辅助激光雷达SLAM算法。首先,从激光点云中分割出地面点云用于提取图像中的地面ORB特征点,并通过单应性变换中的交比不变性校验特征匹配,从而高效鲁棒地利用单应性矩阵分解实现绝对尺度相机运动估计。然后,将得到的相机运动估计以李群SE(3)形式进行插值,用于校正激光雷达在自身运动过程中产生的点云畸变。最后,单目相机的运动估计作为初值用于激光里程计的位姿优化。公共数据集KITTI和实际环境的测试结果表明,本文算法可以有效利用相机运动估计对激光点云畸变进行校正,实时准确地实现里程计和建图。

哈尔滨工业大学的一篇博士论文 基于单目视觉的航天器相对导航理论与算法研究 论文编码 66880 专业 飞行器设计 摘要：基于单目视觉系统的航天器相对导航理论是航天器接近任务的一项关键技术，本学位论文结合国家安全重大基础研究项目：“微型航天器新概念、新机理研究”(课题编号：51312)的子课题“微型航天器自主生存的理论与方法研究”，对基于单目视觉系统的合作与非合作航天器相对位姿导航参数确定理论进行深入研究，具体工作如下：在综合分析各国提出的基于视觉空间目标监视、检测或逼近等演示验证任务的基础上，提出了基于单目视觉实现空间目标检测、定位、跟踪和运动控制诸功能的非合作航天器单目视觉相对导航系统方案。推导了在不同目标特征的可分辨约束下，单目视觉测量系统的有效测量范围与目标特征的尺寸特征参数、视觉敏感器焦距和像素间距等之间的约束关系式，最后利用成像系统的角分辨率分析了视觉测量系统的测量精度，为航天器视觉系统的分析和设计提供必要的理论基础。针对合作航天器的单目视觉相对位姿导航参数确定任务，提出了四个特征光标非共面设置方 关键字：航天器 视觉导航 随机化RANSAC算法 共形几何代数 几何优化 基于几何 单目视觉 航天器 相对导航 优化理论 任务应用 法能 仿真结果 仿真验证 原型 曲棍球 照相侦察卫星 雷达成像 美国 最优化算法 求解 微分 矢量 数学模型 链状

单目视觉程序 通过对摄像机进行简单标定求出世界坐标犀利图像坐标系转换的必要参数，进而实现对固定平面内物体的位置定位及长度测量。针对该方法的特点，本文选取了4个点为标定点.