视差算法

A. 天狼星秒差距算法

一恒星对地球绕太阳公转轨道两端张角的一半为该恒星的视差.
天狼星的视差是0.37''(弧秒).求天狼星有多远?用米和秒差距表
示.1秒差距就是恒星的视差为1''时恒星的距离,一秒差距=3.084*10~16米
地球轨道半径:r,则
r/3.084*10^16=Tan[1°/3600]
解得:
r=3.084*10^16*Tan[1 °/3600]=1.49517*10^11
天狼星距离为L则,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. 战争片中伸个拇指、眯个眼睛就能测出距离，是神话还是科学

小小的拇指测距，小小的迫击炮发射前的动作，其实也包含着深刻的科学。它也是天文学发展的基础。

C. matlab双目测距中怎样把摄像机标定后的内外参数和视差图结合起来计算深度距离

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=f*b/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。

D. 科学家首次算出宇宙的质量，宇宙质量有多重

我觉得重量是难以估量的。这个问题有两个含义，一个是宇宙的大小，另一个是宇宙的年龄。问题是关于可见宇宙，即地球的范围，自宇宙大爆炸以来，宇宙就诞生了，并开始迅速向外扩展，自大爆炸以来光所通过的空间的半径。总体而言，宇宙可能比可见宇宙大得多。就衡量现有数据而言，天文学家显然不知道，至少不是确切地知道大爆炸发生的时间。他们只是在广义上说，大爆炸可能发生在100亿年前，它可能发生在200亿年前，或者可能发生在100亿到200亿年前之间。对我们大多数人来说，宇宙的广阔几乎是无法估量的。

在天文学中，视差是通过在两个视点与被观察物体之间形成一个三角形来测量的。从这两个观察点可以知道基线的长度，可以计算出物体的方向，即三角形的顶点角度，可以计算出物体与地球之间的距离。基线越长，结果越准确。通常，地球半径可以用作测量附近物体（例如月亮）距离的基准。测得的视差称为“周日视差”。如果要测量太阳系外部物体的距离，通常基于地球和太阳之间的距离作为基准，则测得的视差称为“年视差”。视差方法对于8.6光年以内的物体以及1000光年以内的物体都非常准确。

E. bm算法求出的视差图是什么类型值

preFilterType：预处理滤波器的类型，主要是用于降低亮度失真（photometric distortions）、消除噪声和增强纹理等, 有两种可选类型：CV_STEREO_BM_NORMALIZED_RESPONSE（归一化响应） 或者 CV_STEREO_BM_XSOBEL（水平方向Sobel算子，默认类型）, 该参数为 int 型；
preFilterSize：预处理滤波器窗口大小，容许范围是[5,255]，一般应该在 5x5..21x21 之间，参数必须为奇数值。

F. 自动识别技术都有哪些,简述并对特征优缺点做一个对比

知道了什么叫做双目摄像头，那么我们就要进一步了解双目摄像头都能干什么？

1. 做距离相关的应用：人眼能够感知物体的远近，是由于两只眼睛对同一个物体呈现的图像存在差异，也称“视差”。物体距离越远，视差越小；反之，视差越大。视差的大小对应着物体与眼睛之间距离的远近。

2. 双摄像头可以做光学变焦：若两个摄像头的FOV 不一样，一个大FOV ，一个小FOV ，再通过算法实现两个光学镜头之间的效果，就可以轻松做到光学变焦。

双目摄像头原理

知道了双目摄像头是什么，有什么用，那么它的原理自然也就能够明白了，实际上双目摄像头的原理并不难理解。

双目摄像头就是模拟人眼的应用。简单的说，测距离的话，就是通过算法算出，被拍摄物体与左/右摄像头的角度θ1和θ2，再加上固定的y 值（即两个摄像头的中心距），就非常容易算出z 值（即物体到摄像头的距离）。

但是，任何事物都不是轻易就能够完成的，双目摄像头自然也是，它也有自身的难点。

双目系统的一个难点在于计算量非常大，对计算单元的性能要求非常高，这使得双目系统的产品化、小型化的难度较大。所以在芯片或FPGA 上解决双目的计算问题难度比较大。

其次，双目摄像头对ISP 的性能比较高。双摄像头的算法，不得不提到ISP ，ISP 主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理，主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等，依赖于ISP 才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节，ISP 技术在很大程度上决定了摄像机成像质量。

机器视觉 ·系统
了解了双目摄像机的一些知识以后，我们向更深的领域探索，接下来，就让我们一起来看看，自动驾驶涉及的技术之一——机器视觉系统

机器视觉系统简介视觉系统就是用机器代替人眼来做测量和判断。

视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。

图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。

在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。

同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务。

G. 计算机视觉与图像识别的目录

《计算机视觉与图像识别》
前言
第1章绪论
1．1计算机视觉的目标与任务
1．2计算机视觉的经典问题
1．3marr的计算机视觉理论框架
1．3．1视觉系统研究的三个层次
1．3．2视觉信息处理的三个阶段
1．4摄像机成像几何模型
1．5摄像机参数和透视投影
1．5．1坐标系变换和刚体变换
1．5．2摄像机参数和透视投影
第2章立体视觉匹配算法
2．1快速区域视差匹配算法
2．1．1深度信息计算及约束条件
2．1．2区域相关匹配和冗余计算消除
2．1．3基于视差梯度的可变搜索范围区域相关匹配
2．1．4实验
2．2rank变换与匹配算法
2．2．1基于rank变换的匹配
.2．2．2rank变换在彩色图像中的应用
2．2．3立体匹配算法的评估方法
2．2．4实验
2．3基于相位一致性的红外图像匹配方法
2．3．1相位一致性和局部能量
2．3．2基于相位一致性的边缘检测
2．3．3基于相位一致性的红外图像区域匹配
2．3．4实验
第3章支持向量机算法
3．1概述
3．1．1统计学习理论
3．1．2支持向量机
3．1．3支持向量机研究现状与应用
3．2支持向量机求解方法
3．2．1预备数学知识
3．2．2二次规划求解法
3．2．3选块方法
3．2．4分解算法
3．2．5序列最小优化方法
3．2．6基于lagrange函数的迭代求解方法
3．2．7基于smoothing处理的牛顿求解方法
3．3l范数支持向量机算法
3．3．1分类间隔的lp范数表示
3．3．2基于lp范数分类间隔的三种支持向量机
3．3．3l1范数支持向量机算法
3．3．4仿真实验
3．4pca支持向量机算法
3．4．1pca支持向量机算法
3．4．2kernel pca支持向量机算法
3．4．3加权pca支持向量机算法
3．5小波支持向量机算法
3．5．1小波变换
3．5．2小波核函数
3．5．3小波支持向量机算法
3．5．4算法性能分析
3．6模糊二叉树支持向量机算法
3．6．1多级二叉树分类器的构造
3．6．2svm子分类器的构造
3．6．3模糊二叉树支持向量机算法
第4章人脸识别
4．1概述
4．1．1自动人脸识别技术
4．1．2人脸识别研究的意义
4．1．3人脸检测与定位
4．1．4人脸识别的主要技术方法
4．1．5人脸识别系统若干关键技术问题
4．2人脸检测与跟踪
4．2．1haar函数及haar变换
4．2．3 adaboost级联分类器
4．2．4视频人脸跟踪
4．2．5实验结果与分析
4．3人脸关键特征定位与特征抽取
4．3．1人眼检测方法
4．3．2实时人眼检测算法
4．3．3人脸归一化与姿态校正
4．3．4人脸gabor特征抽取算法
4．4基于支持向量机的人脸识别方法
4．4．1多类分类支持向量机及其训练
4．4．2识别算法性能比对
第5章基于计算机立体视觉的障碍物检测
5．1概述
5．2基于彩色图像障碍物检测算法
5．3彩色图像的分割和提取
5．3．1彩色空间模型的选取
5．3．2分割策略
5．3．3目标区域的提取
5．4匹配和障碍物识别
5．5实验
参考文献

H. 双目视觉的匹配算法是不是有好几种具体是哪几种

与普通的图像模板匹配不同的是，立体匹配是通过在两幅或多幅存在视点差异、几何畸变、灰度畸变、噪声干扰的图像对之间进行的，不存在任何标准模板进行匹配。立体匹配方法一般包含以下三个问题:(1)基元的选择，即选择适当的图像特征如点、直线、相位等作为匹配基元;(2)匹配的准则，将关于物理世界的某些固有特征表示为匹配所必须遵循的若干规则，使匹配结果能真实反映景物的本来面目;(3)算法结构，通过利用适当的数学方法设计能正确匹配所选择基元的稳定算法。

根据匹配基元的不同，立体视觉匹配算法目前主要分为三大类,即区域匹配、相位匹配和特征匹配:

基于区域灰度的匹配算法是把一幅图像(基准图)中某一点的灰度邻域作为模板，在另一幅图像(待匹配图)中搜索具有相同(或相似)灰度值分布的对应点邻域，从而实现两幅图像的匹配。这类算法的性能取决于度量算法及搜索策略的选择。另外，也必须考虑匹配窗口大小、形式的选择，大窗口对于景物中存在的遮挡或图像不光滑的情况会更多的出现误匹配，小窗口则不具有足够的灰度变化信息，不同的窗口形式对匹配信息也会有不同的影响。因此应该合理选取匹配区域的大小和形式来达到较好的匹配结果。

相位匹配是近二十年发展起来的一种匹配算法，相位作为匹配基元，即认为图像对中的对应点局部相位是一致的。最常用的相位匹配算法有相位相关法和相位差——频率法，虽然该方法是一种性能稳定、具有较强的抗辐射抗透视畸变能力、简单高效、能得到稠密视差图的特征匹配方法。但是，当局部结构存在的假设不成立时，相位匹配算法因带通输出信号的幅度太低而失去有效性，也就是通常提到的相位奇点问题，在相位奇点附近，相位信息对位置和频率的变化极为敏感，因此用这些像素所确定的相位差异来衡量匹配误差将导致极不可靠的结果。此外，相位匹配算法的收敛范围与带通滤波器的波长有关，通常要考虑相位卷绕，在用相位差进行视差计算时，由于所采用的相位只是原信号某一带通条件下的相位，故视差估计只能限制在某一限定范围之内，随视差范围的增大，其精确性会有所下降。

基于特征的图像匹配方法是目前最常用的方法之一，由于它能够将对整个图像进行的各种分析转化为对图像特征(特征点、特征曲线等)的分析的优点，从而大大减小了图像处理过程的计算量，对灰度变化、图像变形、噪音污染以及景物遮挡等都有较好的适应能力。

基于特征的匹配方法是为使匹配过程满足一定的抗噪能力且减少歧义性问题而提出来的。与基于区域的匹配方法不同，基于特征的匹配方法是有选择地匹配能表示景物自身特性的特征，通过更多地强调空间景物的结构信息来解决匹配歧义性问题。这类方法将匹配的搜索范围限制在一系列稀疏的特征上。利用特征间的距离作为度量手段，具有最小距离的特征对就是最相近的特征对，也就是匹配对。特征间的距离度量有最大最小距离、欧氏距离等。

特征点匹配算法严格意义上可以分成特征提取、特征匹配和消除不良匹配点三步。特征匹配不直接依赖于灰度，具有较强的抗干扰性。该类方法首先从待匹配的图像中提取特征，用相似性度量和一些约束条件确定几何变换，最后将该变换作用于待匹配图像。匹配中常用的特征基元有角点、边缘、轮廓、直线、颜色、纹理等。同时，特征匹配算法也同样地存在着一些不足，主要表现为:

(l)特征在图像中的稀疏性决定了特征匹配只能得到稀疏的视差场，要获得密集的视差场必须通过使用插值的过程，插值过程通常较为复杂。

(2)特征的提取和定位的准确与否直接影响特征匹配结果的精确度。

(3)由于其应用场合的局限性，特征匹配往往适用于具有特征信息显着的环境中，在缺少显着主导特征环境中该方法有很大困难。

总之，特征匹配基元包含了算法编程上的灵活性以及令人满意的统计特性。算法的许多约束条件均能清楚地应用于数据结构，而数据结构的规则性使得特征匹配非常适用于硬件设计。例如，基于线段的特征匹配算法将场景模型描绘成相互联结的边缘线段，而不是区域匹配中的平面模型，因此能很好地处理一些几何畸变问题，对对比度和明显的光照变化等相对稳定。特征匹配由于不直接依赖于灰度，计算量小，比基于区域的匹配算法速度快的多。且由于边缘特征往往出现在视差不连续的区域，特征匹配较易处理立体视觉匹配中的视差不连续问题。

I. y方向存在一部分视差，可以使用sgbm算法吗

最近一直在学习SGBM算法，作为一种全局匹配算法，立体匹配的效果明显好于局部匹配算法，但是同时复杂度上也要远远大于局部匹配算法。算法主要是参考Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information，里面有讲完整的算法实现。...

J. 如何修正视差

自然因素修正要点 影响弹道与弹着的因素有很多，举凡风偏、日照、雾、雨、雪/地面反射等自然因素，枪枝或狙击镜遭撞击等人为因素以及弹药受潮或其他墨菲定律所导致的问题都会产生误差，一个好的狙击手就是将所有可控制因素控制到最小误差，人为因素自然不容许发生，自然因素则以人力调整至最低，其中最常用与影响最大者就是风。

风所造的误差主要以风速与方向两者为主，一般分为公制(kph，每小时公里数) 与英制(mph，每小时英哩)风速的计算可以利用一些周遭的事物来加以粗略的估计，比如可吹动地上的纸片或枯叶，那大约是3-5km/hr，把树上的树叶吹得沙沙 作响，那可能有8-12km/hr，若是旗??上的旗帜吹到整面清晰可见，那就表示风速应该有20-25km/hr，另外有一个简单的英制算法，以风吹起旗帜后，旗下沿与旗??所形成的夹角除以四，所得之数字即为mph，例如夹角60度，除以四，得知风速约为15mph，馀依此类推，在得知风速后，我们还得知道风向。 <BR><BR> 风向有两种单位，最基本与常用的粗略计算值为时钟位置，我们的所在位置就是指针轴，正前为12 点，正右为3点，正后为6点，正左为9点，馀依此类推，除了 12点与6点的顺风与逆风可以不考虑风偏修正外，其馀的风向都有调整风偏修正弹道的必要，另外一种较精密的计算值为米位(mil)，一度为60米位，一个360度的圆周就是3600米位，在进行长程精准的射击时，些微误差就会导致弹着的偏移时，就必需以米位这种较精密的单位进行计算，而现代的枪械射程动辄以数百数千公尺计算，所以必需学会这种较精细的计算方法。

首先我们得先知道误差是多少，公式是这样的：误差＝风速X(飞行时间－ 距离 /枪口初速)，在知道了误差之后，修正的角度是这样的：修正角度(米位)＝1000 X误差(公尺) / 距离(公尺)，那我们倒底要调多少才能得到正确值？修正值(刻度响)＝风速(kph)X(每百尺距离 / 7)，采四舍五入，例如，风速20kph时，距离300 公尺，则修正刻度响＝20X（3/7）≈9，但在此有一点要提醒的，所有的修正值都必需从零计算，换句话说，每次动刻度前，枪枝与狙击镜必需处在归零的状况，在每次调整刻度射击完后，必须立刻调回归零值，并在返回基地后再重新归零一 次，因为机械一定会有误差，将机械可能差生的误差调到最小是每个狙击手的基本功，每天都需要操练的。