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如何用摄像头来测距（opencv）
作者：郭世龙
最近一直忙着找工作，blog都长草了，今天把以前作的一个东西放上来充充门面吧。记得在哪看到过老外做的这个东西，觉得很好玩，就自己也做了一个。在摄像头下面固定一个激光笔，就构成了这个简易的测距装置。看一下图吧。


原 理
假设激光束是与摄像头的光轴完全平行，激光束的中心落点在在摄像头的视域中是最亮的点。激光束照射到摄像头视域中的跟踪目标上，那么摄像头可以捕捉到这个点，通过简单的图像处理的方法，可以在这侦图像中找到激光束照射形成的最亮点，同时可以计算出Y轴上方向上从落点到图像中心的象素的个数。这个落点越接近图像的中心，被测物体距离机器人就越远。由下图图可以计算距离D：

（1）
等式中h是一个常量，是摄像头与激光发射器之间的垂直距离，可以直接测量获得。
θ可通过下式计算：
θ=Num*Rop+Offset （2）
其中：Num是从图像中心到落点的像素个数
Rop是每个像素的弧度值
Offset是弧度误差
合并以上等式可以得到：
（3）
Num可以从图像上计算得到。Rop和Offset需要通过实验计算获得。首先测量出D的准确值，然后根据等式（1）可以计算出准确的θ，根据等式（2）可到只含有参数Rop和Offset的方程。在不同的距离多次测量D的准确值计算θ，求解方程组可以求出Rop和Offset。这里Rop＝0.0030354，Offset＝0.056514344。


程 序
头文件：
class LaserRange
{
public:
struct RangeResult * GetRange(IplImage * imgRange,IplImage * imgDst);
LaserRange();
virtual ~LaserRange();

private:
unsigned int maxW;
unsigned int maxH;
unsigned int MaxPixel;
RangeResult * strctResult;

// Values used for calculating range from captured image data
const double gain; // Gain Constant used for converting pixel offset to angle in radians
const double offset; // Offset Constant
const double h_cm; // Distance between center of camera and laser
unsigned int pixels_from_center; // Brightest pixel location from center

void Preprocess(void * img,IplImage * imgTemp);
};
cpp文件：

LaserRange::LaserRange():gain(0.0030354),offset(0),h_cm(4.542)
{
maxW=0;
maxH=0;
MaxPixel=0;

pixels_from_center=0; // Brightest pixel location from center
strctResult=new RangeResult;

strctResult->maxCol=0;
strctResult->maxRow=0;
strctResult->maxPixel=0;
strctResult->Range=0.0;
}
LaserRange::~LaserRange()
{
if(NULL!=strctResult) delete strctResult;
}
struct RangeResult * LaserRange::GetRange(IplImage * imgRange,IplImage * imgDst)
{
if(NULL==imgRange) return strctResult;
Preprocess(imgRange,imgDst);

pixels_from_center = abs(120-maxH);
// Calculate range in cm based on bright pixel location, and setup specific constants
strctResult->Range= h_cm/tan(pixels_from_center * gain + offset);

strctResult->PixfromCent=pixels_from_center;
strctResult->maxCol=maxW;
strctResult->maxRow=maxH;
strctResult->maxPixel=MaxPixel;
//strctResult->Range=0.0;
return strctResult;
}

void LaserRange::Preprocess(void *img, IplImage * imgTemp)
{
MaxPixel=0; //处理下一帧前 最大像素值清零；
IplImage* image = reinterpret_cast (img);

cvCvtPixToPlane( image,0 ,0 ,imgTemp , 0);

for( int j=((imgTemp->width-60)/2-1); j<(imgTemp->width-40)/2+59; j++)
{
for(int i=5; i height-5; i++)
{

if((imgTemp->imageData[i*imgTemp->widthStep+j])>MaxPixel)
{
if( ((imgTemp->imageData[(i-1)*imgTemp->widthStep+j])>MaxPixel) && ((imgTemp->imageData[(i-1)*imgTemp->widthStep+j+1])>MaxPixel) &&((imgTemp->imageData[(i-1)*imgTemp->widthStep+j-1])>MaxPixel) )
{
if( ((imgTemp->imageData[(i+1)*imgTemp->widthStep+j])>MaxPixel) && ((imgTemp->imageData[(i+1)*imgTemp->widthStep+j+1])>MaxPixel) &&((imgTemp->imageData[(i+1)*imgTemp->widthStep+j-1])>MaxPixel) )
{
if((imgTemp->imageData[i*(imgTemp->widthStep)+j+1])>MaxPixel)
{
if((imgTemp->imageData[i*(imgTemp->widthStep)+j-1])>MaxPixel)
{
MaxPixel=imgTemp->imageData[i*imgTemp->widthStep+j] ;
maxW=j;
maxH=i;
}
}
}
}
}
}

}
调用函数：
int CLaserVisionDlg::CaptureImage()
{
// CvCapture* capture = 0;

// capture = cvCaptureFromCAM(0); //0表示设备号
if( !capture )
{
fprintf(stderr,"Could not initialize capturing...\n");
return -1;
}

// cvNamedWindow( "LaserRangeImage", 1 );
// cvvNamedWindow( "image", 1);
cvvNamedWindow( "Dimage", 1);

for(;;)
{
IplImage* frame = 0;

if(isStop) break;
frame = cvQueryFrame( capture ); //从摄像头抓取一副图像框架
if( !frame )
break;
if( !imgOrign )
{
//allocate all the buffers
imgOrign = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 3 ); //创建一副图像
imgOrign->origin = frame->origin;

}
cvCopy( frame, imgOrign, 0 ); //将图frame复制到image
//cvShowImage("LaserRangeImage",imgOrign);


if(!imgDest)
{
imgDest=cvCreateImage( cvSize( imgOrign->width,imgOrign->height),8,1);
cvZero( imgDest );
}
struct RangeResult * temp= laservsion.GetRange(imgOrign,imgDest);

cvLine( imgOrign,cvPoint(temp->maxCol,0), cvPoint(temp->maxCol,imgOrign->height),cvScalar(100,100,255,0),1,8,0);
cvLine( imgOrign,cvPoint(0,temp->maxRow), cvPoint(imgOrign->width,temp->maxRow),cvScalar(100,100,255,0),1,8,0);


// cvvShowImage( "image", imgOrign);
cvSaveImage("image.bmp", imgOrign);

cvvShowImage( "Dimage", imgDest);

//在PictureBox上显示图片
CDC* pDC = GetDlgItem(IDC_Picture)->GetDC();
CDC dcmemory;
BITMAP bm;
dcmemory.CreateCompatibleDC(pDC);
CBitmap* pBmp;
CString szFileName = "image.bmp";
HBITMAP hBk = (HBITMAP)::LoadImage(NULL,szFileName,IMAGE_BITMAP,0,0,LR_LOADFROMFILE);
if(NULL!=hBk)
{
pBmp=CBitmap::FromHandle(hBk);
pBmp->GetObject(sizeof(BITMAP), &bm);
dcmemory.SelectObject(pBmp);
pDC->BitBlt(0, 0, bm.bmWidth, bm.bmHeight, &dcmemory, 0, 0, SRCCOPY);
}


char str[80]; // To print message
CDC *pDCp= GetDC();
char str2[80];

// Display frame coordinates as well as calculated range
sprintf(str, "Pix Max Value=%d At x= %u, y= %u, PixfromCent= %d",temp->maxPixel,temp->maxCol, temp->maxRow, temp->PixfromCent);
sprintf(str2, "Range= %f cm ",temp->Range);
pDCp->TextOut(30, 33, str);
pDCp->TextOut(50, 50, str2);
ReleaseDC(pDCp);

int c = cvWaitKey(10);
// if( c == ??q?? )
// break;

}
//cvReleaseCapture( &capture );
//cvDestroyWindow("LaserRangeImage");
// cvDestroyWindow( "image");
cvDestroyWindow( "Dimage");
return 0;
}

本文转自
http://blog.csdn.net/xylary/archive/2007/10/25/1843809.aspx

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