視差演算法

A. 天狼星秒差距演算法

一恆星對地球繞太陽公轉軌道兩端張角的一半為該恆星的視差.
天狼星的視差是0.37''(弧秒).求天狼星有多遠?用米和秒差距表
示.1秒差距就是恆星的視差為1''時恆星的距離,一秒差距=3.084*10~16米
地球軌道半徑:r,則
r/3.084*10^16=Tan[1°/3600]
解得:
r=3.084*10^16*Tan[1 °/3600]=1.49517*10^11
天狼星距離為L則,r/L=Tan[0.37 °/3600]
解得:
L=r/Tan[0.37 °/3600]
=8.33514*10^16米,
8.33514*^16/(3.084*10^16)=x/1
x=2.7027〃

B. 戰爭片中伸個拇指、眯個眼睛就能測出距離，是神話還是科學

小小的拇指測距，小小的迫擊炮發射前的動作，其實也包含著深刻的科學。它也是天文學發展的基礎。

C. matlab雙目測距中怎樣把攝像機標定後的內外參數和視差圖結合起來計算深度距離

你用的是雙面立體相機配置嗎？如果是，你需要標定左右兩個相機的內部參數，即焦距，像素物理尺寸，還有兩個相機間的三維平移，旋轉量。如果你不做三維重建的話，就不需要得到外部參數。得到相機內部參數，就可以矯正左右兩幅圖像對，然後使用立體匹配演算法得到目標的視差圖像，然後用你得到的，fc,cc參數，用三角法則計算出目標點到相機平面的距離。三角法則：z=f*b/d。f是焦距，b是兩相機間的橫向距離，d是立體匹配得到的視差值，即目標像素點在左右兩相機平面x方向的坐標差值。

D. 科學家首次算出宇宙的質量，宇宙質量有多重

我覺得重量是難以估量的。這個問題有兩個含義，一個是宇宙的大小，另一個是宇宙的年齡。問題是關於可見宇宙，即地球的范圍，自宇宙大爆炸以來，宇宙就誕生了，並開始迅速向外擴展，自大爆炸以來光所通過的空間的半徑。總體而言，宇宙可能比可見宇宙大得多。就衡量現有數據而言，天文學家顯然不知道，至少不是確切地知道大爆炸發生的時間。他們只是在廣義上說，大爆炸可能發生在100億年前，它可能發生在200億年前，或者可能發生在100億到200億年前之間。對我們大多數人來說，宇宙的廣闊幾乎是無法估量的。

在天文學中，視差是通過在兩個視點與被觀察物體之間形成一個三角形來測量的。從這兩個觀察點可以知道基線的長度，可以計算出物體的方向，即三角形的頂點角度，可以計算出物體與地球之間的距離。基線越長，結果越准確。通常，地球半徑可以用作測量附近物體（例如月亮）距離的基準。測得的視差稱為“周日視差”。如果要測量太陽系外部物體的距離，通常基於地球和太陽之間的距離作為基準，則測得的視差稱為“年視差”。視差方法對於8.6光年以內的物體以及1000光年以內的物體都非常准確。

E. bm演算法求出的視差圖是什麼類型值

preFilterType：預處理濾波器的類型，主要是用於降低亮度失真（photometric distortions）、消除雜訊和增強紋理等, 有兩種可選類型：CV_STEREO_BM_NORMALIZED_RESPONSE（歸一化響應） 或者 CV_STEREO_BM_XSOBEL（水平方向Sobel運算元，默認類型）, 該參數為 int 型；
preFilterSize：預處理濾波器窗口大小，容許范圍是[5,255]，一般應該在 5x5..21x21 之間，參數必須為奇數值。

F. 自動識別技術都有哪些,簡述並對特徵優缺點做一個對比

知道了什麼叫做雙目攝像頭，那麼我們就要進一步了解雙目攝像頭都能幹什麼？

1. 做距離相關的應用：人眼能夠感知物體的遠近，是由於兩隻眼睛對同一個物體呈現的圖像存在差異，也稱「視差」。物體距離越遠，視差越小；反之，視差越大。視差的大小對應著物體與眼睛之間距離的遠近。

2. 雙攝像頭可以做光學變焦：若兩個攝像頭的FOV 不一樣，一個大FOV ，一個小FOV ，再通過演算法實現兩個光學鏡頭之間的效果，就可以輕松做到光學變焦。

雙目攝像頭原理

知道了雙目攝像頭是什麼，有什麼用，那麼它的原理自然也就能夠明白了，實際上雙目攝像頭的原理並不難理解。

雙目攝像頭就是模擬人眼的應用。簡單的說，測距離的話，就是通過演算法算出，被拍攝物體與左/右攝像頭的角度θ1和θ2，再加上固定的y 值（即兩個攝像頭的中心距），就非常容易算出z 值（即物體到攝像頭的距離）。

但是，任何事物都不是輕易就能夠完成的，雙目攝像頭自然也是，它也有自身的難點。

雙目系統的一個難點在於計算量非常大，對計算單元的性能要求非常高，這使得雙目系統的產品化、小型化的難度較大。所以在晶元或FPGA 上解決雙目的計算問題難度比較大。

其次，雙目攝像頭對ISP 的性能比較高。雙攝像頭的演算法，不得不提到ISP ，ISP 主要作用是對前端圖像感測器輸出的信號做後期處理，主要功能有線性糾正、雜訊去除、壞點去除、內插、白平衡、自動曝光控制等，依賴於ISP 才能在不同的光學條件下都能較好的還原現場細節，ISP 技術在很大程度上決定了攝像機成像質量。

機器視覺 ·系統
了解了雙目攝像機的一些知識以後，我們向更深的領域探索，接下來，就讓我們一起來看看，自動駕駛涉及的技術之一——機器視覺系統

機器視覺系統簡介視覺系統就是用機器代替人眼來做測量和判斷。

視覺系統是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分 CMOS 和CCD 兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號。

圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。是用於生產、裝配或包裝的有價值的機制。它在檢測缺陷和防止缺陷產品被配送到消費者的功能方面具有不可估量的價值。

機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。

在一些不適合於人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。

同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易於實現信息集成，是實現計算機集成製造的基礎技術。可以在最快的生產線上對產品進行測量、引導、檢測、和識別，並能保質保量的完成生產任務。

G. 計算機視覺與圖像識別的目錄

《計算機視覺與圖像識別》
前言
第1章緒論
1．1計算機視覺的目標與任務
1．2計算機視覺的經典問題
1．3marr的計算機視覺理論框架
1．3．1視覺系統研究的三個層次
1．3．2視覺信息處理的三個階段
1．4攝像機成像幾何模型
1．5攝像機參數和透視投影
1．5．1坐標系變換和剛體變換
1．5．2攝像機參數和透視投影
第2章立體視覺匹配演算法
2．1快速區域視差匹配演算法
2．1．1深度信息計算及約束條件
2．1．2區域相關匹配和冗餘計算消除
2．1．3基於視差梯度的可變搜索范圍區域相關匹配
2．1．4實驗
2．2rank變換與匹配演算法
2．2．1基於rank變換的匹配
.2．2．2rank變換在彩色圖像中的應用
2．2．3立體匹配演算法的評估方法
2．2．4實驗
2．3基於相位一致性的紅外圖像匹配方法
2．3．1相位一致性和局部能量
2．3．2基於相位一致性的邊緣檢測
2．3．3基於相位一致性的紅外圖像區域匹配
2．3．4實驗
第3章支持向量機演算法
3．1概述
3．1．1統計學習理論
3．1．2支持向量機
3．1．3支持向量機研究現狀與應用
3．2支持向量機求解方法
3．2．1預備數學知識
3．2．2二次規劃求解法
3．2．3選塊方法
3．2．4分解演算法
3．2．5序列最小優化方法
3．2．6基於lagrange函數的迭代求解方法
3．2．7基於smoothing處理的牛頓求解方法
3．3l范數支持向量機演算法
3．3．1分類間隔的lp范數表示
3．3．2基於lp范數分類間隔的三種支持向量機
3．3．3l1范數支持向量機演算法
3．3．4模擬實驗
3．4pca支持向量機演算法
3．4．1pca支持向量機演算法
3．4．2kernel pca支持向量機演算法
3．4．3加權pca支持向量機演算法
3．5小波支持向量機演算法
3．5．1小波變換
3．5．2小波核函數
3．5．3小波支持向量機演算法
3．5．4演算法性能分析
3．6模糊二叉樹支持向量機演算法
3．6．1多級二叉樹分類器的構造
3．6．2svm子分類器的構造
3．6．3模糊二叉樹支持向量機演算法
第4章人臉識別
4．1概述
4．1．1自動人臉識別技術
4．1．2人臉識別研究的意義
4．1．3人臉檢測與定位
4．1．4人臉識別的主要技術方法
4．1．5人臉識別系統若干關鍵技術問題
4．2人臉檢測與跟蹤
4．2．1haar函數及haar變換
4．2．3 adaboost級聯分類器
4．2．4視頻人臉跟蹤
4．2．5實驗結果與分析
4．3人臉關鍵特徵定位與特徵抽取
4．3．1人眼檢測方法
4．3．2實時人眼檢測演算法
4．3．3人臉歸一化與姿態校正
4．3．4人臉gabor特徵抽取演算法
4．4基於支持向量機的人臉識別方法
4．4．1多類分類支持向量機及其訓練
4．4．2識別演算法性能比對
第5章基於計算機立體視覺的障礙物檢測
5．1概述
5．2基於彩色圖像障礙物檢測演算法
5．3彩色圖像的分割和提取
5．3．1彩色空間模型的選取
5．3．2分割策略
5．3．3目標區域的提取
5．4匹配和障礙物識別
5．5實驗
參考文獻

H. 雙目視覺的匹配演算法是不是有好幾種具體是哪幾種

與普通的圖像模板匹配不同的是，立體匹配是通過在兩幅或多幅存在視點差異、幾何畸變、灰度畸變、雜訊干擾的圖像對之間進行的，不存在任何標准模板進行匹配。立體匹配方法一般包含以下三個問題:(1)基元的選擇，即選擇適當的圖像特徵如點、直線、相位等作為匹配基元;(2)匹配的准則，將關於物理世界的某些固有特徵表示為匹配所必須遵循的若干規則，使匹配結果能真實反映景物的本來面目;(3)演算法結構，通過利用適當的數學方法設計能正確匹配所選擇基元的穩定演算法。

根據匹配基元的不同，立體視覺匹配演算法目前主要分為三大類,即區域匹配、相位匹配和特徵匹配:

基於區域灰度的匹配演算法是把一幅圖像(基準圖)中某一點的灰度鄰域作為模板，在另一幅圖像(待匹配圖)中搜索具有相同(或相似)灰度值分布的對應點鄰域，從而實現兩幅圖像的匹配。這類演算法的性能取決於度量演算法及搜索策略的選擇。另外，也必須考慮匹配窗口大小、形式的選擇，大窗口對於景物中存在的遮擋或圖像不光滑的情況會更多的出現誤匹配，小窗口則不具有足夠的灰度變化信息，不同的窗口形式對匹配信息也會有不同的影響。因此應該合理選取匹配區域的大小和形式來達到較好的匹配結果。

相位匹配是近二十年發展起來的一種匹配演算法，相位作為匹配基元，即認為圖像對中的對應點局部相位是一致的。最常用的相位匹配演算法有相位相關法和相位差——頻率法，雖然該方法是一種性能穩定、具有較強的抗輻射抗透視畸變能力、簡單高效、能得到稠密視差圖的特徵匹配方法。但是，當局部結構存在的假設不成立時，相位匹配演算法因帶通輸出信號的幅度太低而失去有效性，也就是通常提到的相位奇點問題，在相位奇點附近，相位信息對位置和頻率的變化極為敏感，因此用這些像素所確定的相位差異來衡量匹配誤差將導致極不可靠的結果。此外，相位匹配演算法的收斂范圍與帶通濾波器的波長有關，通常要考慮相位卷繞，在用相位差進行視差計算時，由於所採用的相位只是原信號某一帶通條件下的相位，故視差估計只能限制在某一限定范圍之內，隨視差范圍的增大，其精確性會有所下降。

基於特徵的圖像匹配方法是目前最常用的方法之一，由於它能夠將對整個圖像進行的各種分析轉化為對圖像特徵(特徵點、特徵曲線等)的分析的優點，從而大大減小了圖像處理過程的計算量，對灰度變化、圖像變形、噪音污染以及景物遮擋等都有較好的適應能力。

基於特徵的匹配方法是為使匹配過程滿足一定的抗噪能力且減少歧義性問題而提出來的。與基於區域的匹配方法不同，基於特徵的匹配方法是有選擇地匹配能表示景物自身特性的特徵，通過更多地強調空間景物的結構信息來解決匹配歧義性問題。這類方法將匹配的搜索范圍限制在一系列稀疏的特徵上。利用特徵間的距離作為度量手段，具有最小距離的特徵對就是最相近的特徵對，也就是匹配對。特徵間的距離度量有最大最小距離、歐氏距離等。

特徵點匹配演算法嚴格意義上可以分成特徵提取、特徵匹配和消除不良匹配點三步。特徵匹配不直接依賴於灰度，具有較強的抗干擾性。該類方法首先從待匹配的圖像中提取特徵，用相似性度量和一些約束條件確定幾何變換，最後將該變換作用於待匹配圖像。匹配中常用的特徵基元有角點、邊緣、輪廓、直線、顏色、紋理等。同時，特徵匹配演算法也同樣地存在著一些不足，主要表現為:

(l)特徵在圖像中的稀疏性決定了特徵匹配只能得到稀疏的視差場，要獲得密集的視差場必須通過使用插值的過程，插值過程通常較為復雜。

(2)特徵的提取和定位的准確與否直接影響特徵匹配結果的精確度。

(3)由於其應用場合的局限性，特徵匹配往往適用於具有特徵信息顯著的環境中，在缺少顯著主導特徵環境中該方法有很大困難。

總之，特徵匹配基元包含了演算法編程上的靈活性以及令人滿意的統計特性。演算法的許多約束條件均能清楚地應用於數據結構，而數據結構的規則性使得特徵匹配非常適用於硬體設計。例如，基於線段的特徵匹配演算法將場景模型描繪成相互聯結的邊緣線段，而不是區域匹配中的平面模型，因此能很好地處理一些幾何畸變問題，對對比度和明顯的光照變化等相對穩定。特徵匹配由於不直接依賴於灰度，計算量小，比基於區域的匹配演算法速度快的多。且由於邊緣特徵往往出現在視差不連續的區域，特徵匹配較易處理立體視覺匹配中的視差不連續問題。

I. y方向存在一部分視差，可以使用sgbm演算法嗎

最近一直在學習SGBM演算法，作為一種全局匹配演算法，立體匹配的效果明顯好於局部匹配演算法，但是同時復雜度上也要遠遠大於局部匹配演算法。演算法主要是參考Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information，裡面有講完整的演算法實現。...

J. 如何修正視差

自然因素修正要點 影響彈道與彈著的因素有很多，舉凡風偏、日照、霧、雨、雪/地面反射等自然因素，槍枝或狙擊鏡遭撞擊等人為因素以及彈葯受潮或其他墨菲定律所導致的問題都會產生誤差，一個好的狙擊手就是將所有可控制因素控制到最小誤差，人為因素自然不容許發生，自然因素則以人力調整至最低，其中最常用與影響最大者就是風。

風所造的誤差主要以風速與方向兩者為主，一般分為公制(kph，每小時公里數) 與英制(mph，每小時英哩)風速的計算可以利用一些周遭的事物來加以粗略的估計，比如可吹動地上的紙片或枯葉，那大約是3-5km/hr，把樹上的樹葉吹得沙沙 作響，那可能有8-12km/hr，若是旗??上的旗幟吹到整面清晰可見，那就表示風速應該有20-25km/hr，另外有一個簡單的英制演算法，以風吹起旗幟後，旗下沿與旗??所形成的夾角除以四，所得之數字即為mph，例如夾角60度，除以四，得知風速約為15mph，餘依此類推，在得知風速後，我們還得知道風向。 <BR><BR> 風向有兩種單位，最基本與常用的粗略計算值為時鍾位置，我們的所在位置就是指針軸，正前為12 點，正右為3點，正後為6點，正左為9點，餘依此類推，除了 12點與6點的順風與逆風可以不考慮風偏修正外，其餘的風向都有調整風偏修正彈道的必要，另外一種較精密的計算值為米位(mil)，一度為60米位，一個360度的圓周就是3600米位，在進行長程精準的射擊時，些微誤差就會導致彈著的偏移時，就必需以米位這種較精密的單位進行計算，而現代的槍械射程動輒以數百數千公尺計算，所以必需學會這種較精細的計算方法。

首先我們得先知道誤差是多少，公式是這樣的：誤差＝風速X(飛行時間－ 距離 /槍口初速)，在知道了誤差之後，修正的角度是這樣的：修正角度(米位)＝1000 X誤差(公尺) / 距離(公尺)，那我們倒底要調多少才能得到正確值？修正值(刻度響)＝風速(kph)X(每百尺距離 / 7)，采四捨五入，例如，風速20kph時，距離300 公尺，則修正刻度響＝20X（3/7）≈9，但在此有一點要提醒的，所有的修正值都必需從零計算，換句話說，每次動刻度前，槍枝與狙擊鏡必需處在歸零的狀況，在每次調整刻度射擊完後，必須立刻調回歸零值，並在返回基地後再重新歸零一 次，因為機械一定會有誤差，將機械可能差生的誤差調到最小是每個狙擊手的基本功，每天都需要操練的。