你如何判断图片中物体的(真实世界)距离？

Question

我正在使用C++构建识别程序并使其更加健壮,我需要能够找到图像中对象的距离.

假设我的图像距离8.5 x 11图像22.3英寸.系统正确识别尺寸为319像素×409像素的框中的图片.
将实际高度和宽度(AH和AW)以及像素高度和宽度(PH和PW)与距离(D)相关联的有效方法是什么？

我假设当我实际使用方程式时,PH和PW将与D和AH成反比,并且AW是常量(因为识别的对象将始终是用户可以指示宽度和高度的对象).

Answer 1

我不知道你是否在某个时候改变了你的问题，但我的第一个回答对于你想要的东西来说很复杂。你可能可以做一些更简单的事情。

1) 长而复杂的解决方案（更一般的问题）

首先，您需要知道对象的大小。

你可以看看计算机视觉算法。如果你知道物体（它的尺寸和形状）。您的主要问题是姿势估计问题（即找到物体相对于相机的位置），由此您可以找到距离。可以看[1][2]（比如有兴趣可以找其他文章）或者搜索POSIT、SoftPOSIT。您可以将问题表述为优化问题：找到姿势以最小化真实图像和预期图像（给定估计姿势的对象的投影）之间的“差异”。对于当前参数，该差异通常是每个图像点 Ni 与对应对象 (3D) 点 Mi 的投影 P(Mi) 之间的（平方）距离之和。

从中您可以提取距离。

为此，您需要校准相机（粗略地，找到像素位置和视角之间的关系）。

现在您可能不想自己编写所有这些代码，您可以使用计算机视觉库，例如 OpenCV、Gandalf [3] ...

现在您可能想做一些更简单（和近似）的事情。如果您可以找到距离相机相同“深度”（Z）的两点之间的图像距离，则可以将图像距离 d 与实际距离 D 相关联： d = a D/Z（其中 a 是与焦距相关的相机，您可以使用相机校准找到的像素数）

2）简短的解决方案（为你简单的问题）

但这是（简单，简短的）答案：如果您在与“相机平面”平行的平面上拍照（即它完美地面向相机），您可以使用：

PH = a AH / Z
PW = a AW / Z

其中 Z 是图片平面的深度，a 是相机的内在参数。

作为参考，针孔相机模型将图像协调 m=(u,v) 与世界协调 M=(X,Y,Z) 相关联：

m   ~       K       M

[u]   [ au as u0 ] [X]
[v] ~ [    av v0 ] [Y]
[1]   [        1 ] [Z]

[u] = [ au as ] X/Z + u0
[v]   [    av ] Y/Z + v0

其中“~”表示“成比例”，K 是相机的内在参数矩阵。您需要进行相机校准才能找到 K 参数。这里我假设 au=av=a 和 as=0。

您可以从这些方程中的任何一个中恢复 Z 参数（或取两者的平均值）。请注意，Z 参数不是与物体的距离（随着物体的不同点而变化），而是物体的深度（相机平面和物体平面之间的距离）。但我想这就是你想要的。

[1]线性N点相机姿态确定，龙泉和中单兰

[2] A Complete Linear 4-Point Algorithm for Camera Pose Determination, Lihong Zhi 和Jianliang Tang

[3] http://gandalf-library.sourceforge.net/