如何利用平面视觉实现距离估计

深度学习和计算机视觉在过去十年间迅速发展，尤其是在障碍物检测领域。诸如YOLO或RetinaNet这样的障碍物检测算法提供了2D边界框，但无法提供每个障碍物的距离信息。为了获取每个障碍物的距离，工程师们结合了摄像头与激光雷达（LiDAR）传感器的数据，通过融合这两种传感器的数据来实现这一目标。

然而，激光雷达价格昂贵，因此工程师们采用了一种巧妙的方法——对齐两个摄像头，并利用几何学来确定障碍物的距离，这种方法被称为伪激光雷达（Pseudo-LiDAR）。

单目视觉与平面视觉

伪激光雷达通过几何构建深度图，并将其与障碍物检测图结合，从而实现3D距离估计。那么，如何利用平面视觉实现距离估计呢？

以下是实现平面视觉距离估计的五个步骤：

1. 校准两个摄像头：进行内外参数校准。
2. 创建极线结构：构建极线模式。
3. 生成视差图和深度图：结合视差图和深度图，以估计边界框像素的深度。

1. 内外参数校准

每个摄像头都需要校准。校准的目的是将现实世界中的3D点（具有[X,Y,Z]坐标）转换为2D像素坐标。现代摄像头采用小孔成像模型，该模型通过一个小孔让少量光线通过，从而获得清晰的图像。

校准过程包括将世界坐标转换为摄像头坐标（外部校准），以及将摄像头坐标转换为像素坐标（内部校准）。外部参数包括旋转矩阵R和平移矩阵T，内部参数则包括焦距f和光学中心（u0，v0）。

通常，我们使用跳棋盘图案和自动算法来进行校准。当校准完成后，我们可以通过最小化最小二乘误差来确定摄像头的校准矩阵。校准可以消除图像畸变，如径向畸变和切向畸变。

2. 极线几何学

平面视觉是基于两个图像来寻找深度的一种方法。就像我们的眼睛一样，两个摄像头从不同的角度拍摄图像，可以计算出两个视点之间的差异，从而估计深度。

例如，我们有两个摄像头，一个左摄像头和一个右摄像头。这两个摄像头在Y轴和Z轴上对齐，唯一不同的是X轴上的位置。我们的目标是估计图像中任意像素点的Z值（即距离）。

通过极线几何学，我们可以简化搜索范围，只需要在一条直线上搜索像素点，而不是在整个二维图像中搜索。这样可以大大提高效率。

3. 视差和深度图

视差是指同一三维点在两个不同视角下的图像位置差异。利用平面视觉，我们可以估计任何物体的深度，前提是我们已经完成了正确的矩阵校准。我们可以生成视差图或深度图，进一步帮助我们理解图像中的物体。

应用平面视觉进行距离估计

假设我们有两个图像，每个图像都有预先确定的外部参数（R和t）。我们可以计算两幅图像之间的视差图，然后利用这些信息估计深度。

具体步骤如下： 1. 计算两幅图像之间的视差。 2. 分解投影矩阵，获取相机内部参数K、外部参数R和t。 3. 利用这些信息估计深度。

我们最终会得到左右图像的视差图。视差图可以帮助我们理解图像中每个像素的位移。通过深度图，我们可以得知图像中每个像素的距离。

估计障碍物的距离

每个摄像头都有一个深度图。假设我们将这个深度图与障碍物检测算法（如YOLO）结合，我们可以得到一个包含四个数字的边界框，表示框的左上角和右下角的坐标。通过这个边界框，我们可以确定障碍物的距离。

例如，我们可以运行YOLO算法，并结合左图像的深度图。在边界框内的第一个点将是我们到障碍物的距离。这样，我们就能建立一个伪激光雷达，不仅知道图像中的障碍物，还能知道它们与我们的距离。

通过这种方法，我们可以用较低的成本实现与激光雷达相似的功能，如障碍物检测、分类和三维定位。这种方法被称为“伪激光雷达”，因为它可以替代激光雷达的功能。

参考资料

• 《自动驾驶汽车的视觉感知》课程，多伦多大学

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