創(chuàng)想智控將機器視覺技術應用于視覺與圖像領域，自主研發(fā)了雙目立體視覺相機，已應用在工業(yè)和VR領域，具體產(chǎn)品和行業(yè)案例可以搜索北京創(chuàng)想智控進入官網(wǎng)進行查看。
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基于雙目立體視覺的深度相機類似人類的雙眼，和基于TOF、結構光原理的深度相機不同，它不對外主動投射光源，完全依靠拍攝的兩張圖片（彩色RGB或者灰度圖）來計算深度，因此有時候也被稱為被動雙目深度相機。
雙目立體視覺深度相機詳細原理
1、理想雙目相機成像模型
首先我們從理想的情況開始分析:假設左右兩個相機位于同一平面（光軸平行），且相機參數(shù)（如焦距f）一致。那么深度值的推導原理和公式如下。公式只涉及到初中學的三角形相似知識，不難看懂。
理想情況下雙目立體視覺相機深度值計算原理
根據(jù)上述推導，空間點P離相機的距離（深度）z=f*b/d，可以發(fā)現(xiàn)如果要計算深度z，必須要知道：
1、相機焦距f，左右相機基線b。這些參數(shù)可以通過先驗信息或者相機標定得到。
2、視差d。需要知道左相機的每個像素點(xl, yl)和右相機中對應點(xr, yr)的對應關系。這是雙目視覺的核心問題。
2、極線約束概念
極線約束對于求解圖像對中像素點的對應關系非常重要。
如下圖所示。C1，C2是兩個相機，P是空間中的一個點，P和兩個相機中心點C1、C2形成了三維空間中的一個平面PC1C2，稱為極平面（Epipolar plane）。極平面和兩幅圖像相交于兩條直線，這兩條直線稱為極線(Epipolar line)。P在相機C1中的成像點是P1，在相機C2中的成像點是P2，但是P的位置事先是未知的。
我們的目標是：對于左圖的P1點，尋找它在右圖中的對應點P2，這樣就能確定P點的空間位置，也就是我們想要的空間物體和相機的距離（深度）。
所謂極線約束（Epipolar Constraint）就是指當同一個空間點在兩幅圖像上分別成像時，已知左圖投影點p1，那么對應右圖投影點p2一定在相對于p1的極線上，這樣可以極大的縮小匹配范圍。
根據(jù)極線約束的定義，我們可以在下圖中直觀的看到P2一定在對極線上，所以我們只需要沿著極線搜索一定可以找到和P1的對應點P2。
3、圖像矯正技術
圖像矯正是通過分別對兩張圖片用單應（homography）矩陣變換（可以通過標定獲得）得到的，的目的就是把兩個不同方向的圖像平面（下圖中灰色平面）重新投影到同一個平面且光軸互相平行（下圖中黃色平面），這樣就可以用前面理想情況下的模型了，兩個相機的極線也變成水平的了。
經(jīng)過圖像矯正后，左圖中的像素點只需要沿著水平的極線方向搜索對應點就可以了（開心）。從下圖中我們可以看到三個點對應的視差（紅色雙箭頭線段）是不同的，越遠的物體視差越小，越近的物體視差越大，這和我們的常識是一致的。
4、基于滑動窗口的圖像匹配
對于左圖中的一個像素點（左圖中紅色方框中心），在右圖中從左到右用一個同尺寸滑動窗口內(nèi)的像素和它計算相似程度，相似度的度量有很多種方法，比如誤差平方和法（Sum of Squared Differences，簡稱SSD），左右圖中兩個窗口越相似，SSD越小。下圖中下方的SSD曲線顯示了計算結果，SSD值最小的位置對應的像素點就是最佳的匹配結果。
具體操作中還有很多實際問題，比如滑動窗口尺寸?；瑒哟翱诘拇笮∵x取還是很有講究的。
5、基于能量優(yōu)化的圖像匹配
目前比較主流的方法都是基于能量優(yōu)化的方法來實現(xiàn)匹配的。能量優(yōu)化通常會先定義一個能量函數(shù)。比如對于兩張圖中像素點的匹配問題來說，我們定義的能量函數(shù)如下圖公式1。
我們的目的是：
1、在左圖中所有的像素點和右圖中對應的像素點越近似越好，反映在圖像里就是灰度值越接近越好。
2、在 同一張圖片里，兩個相鄰的像素點視差（深度值）也應該相近。
上述公式1代表的能量函數(shù)就是著名的馬爾科夫隨機場(Markov Random Field)模型。通過對能量函數(shù)最小化，我們最后得到了一個最佳的匹配結果。有了左右圖的每個像素的匹配結果，根據(jù)前面的深度計算公式就可以得到每個像素點的深度值，最終得到一幅深度圖。
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