單目定位和雙目定位的選擇，我覺得主要還是成本和時間的考慮。之前也嘗試過雙目定位，感覺要更精準些，但雙目測距需要對兩幅影象進行影象變換和極線匹配，稍微耗時了一些。這幾天嘗試了一下單攝像頭進行測距定位，主要有兩個思路：
1.定位測量插值得到每個畫素的實際座標
該方法總覺得有很大的問題：乙個是攝像頭安裝後就必須固定不動，稍微的旋轉都會導致之間測量的畫素點對應的座標偏移。另乙個是人工測量的工程量之大，對於1024*1280畫素的攝像頭，準確的測量就應該是130萬個點，而就算我們按公尺來分割地面，10*20m2的地面也要測量200個點，就算可以通過演算法自動識別，做200個標誌就算測量畫線也是令人頭疼的。考慮到針孔成像模型的等比例放大，我們通過直接列印布滿等距陣列圓點的紙來進行測量。
其原理如下：
根據相似三角形的等比例關係，有:
eg
bd=a
gad
gf
dc=a
gad
同時又有：
eg
eb=a
eab
通過等式傳遞有：
eg
bd=g
fdc=
aeab
如此一來，可以在較高距離測量等距陣列點（如標定板），經過插值，再進行等比例放大即可得到每個畫素點對應的實際地面的座標。
處理的示意圖如下：
這樣操作可以省去人工在地面測量繪畫標誌。測量好紙上的點距後再進行h/h的放大就可以得到畫素對應實際地面的座標。但實際操作過程中遇到的問題是影象上邊緣的梯形失真過於嚴重，導致列印紙上的標誌點不容易識別，因此還需要準備不同距離的等距陣列圓點圖。
2.根據相似三角比例計算出對應畫素點的實際座標
這個方法對攝像機標定的要求比較高，同時要求鏡頭本身造成的畸變就比較小，但總體來說這種方法的可移植性和實用性都較強。其主要的思路還是小孔成像的模型。
模型一：假設測量的點都在y軸上，此時無x軸分量
該圖主要有三個座標系，分別是影象座標系uo
1v，以o2
為原點的攝像機座標系，世界座標系xo
3y o
3p的長度。（注意，由於相機安裝一般都有誤差，所以鏡頭中心點不一定是影象的中點，所以ucenter，vcenter不一定為0）
一步步推導如下：
已知量：攝像機高度h
影象座標中心對應的世界座標點與攝像頭在y軸上的距離o3
m
鏡頭中心點的影象座標(u
cent
er，v
cent
er)
測量畫素點的影象座標p1
(u，0
）
實際畫素的長度xpix
實際畫素的寬度ypix。
攝像頭焦距f
（鏡頭中心點影象座標，焦距，畫素長寬都可以由標定直接求解出來，通過halcon的標定助手可以很容易的得到，opencv也有相應的程式） α=
arct
an(h
o3m)
γ=arct
an(o
1p1×
ypix
f)=(
v−vc
ente
r)∗y
pixf
β=α−γ
o3p=hta
n(β)
這樣就可以得到垂直方向的座標 y=
o3p
模型二：假設測量的點有x軸、y軸分量
針對以下模型圖我們將進行說明：
一步步推導如下：
已知量：攝像機高度h
影象座標中心對應的世界座標點與攝像頭在y軸上的距離o3
m
鏡頭中心點的影象座標o1
(uce
nter
，vce
nter
)
測量畫素點的影象座標p1
(u，0
）、q1
（u，v
）
實際畫素的長度xpix
實際畫素的寬度ypix
攝像頭焦距f
（y軸方向計算和上乙個模型相同，x軸計算是y軸座標通過比例計算得到） α=
arct
an(h
o3m)
γ=arct
an(o
1p1×
ypix
f)=(
v−vc
ente
r)∗y
pixf
β=α−γ
o3p=hta
n(β)
這樣就可以得到垂直方向的座標 y=
o3p
o2p1=(v
−vce
nter
)∗xp
ix)2
+f2−
−−−−
−−−−
−−−−
−−−−
−−−−
−√
o2p=
hsin
(β)
由pqp1q1
=o2p
o2p1
得到 pq
=o2p
×p1q
1o2p
1 這樣就可以得到垂直方向的座標 x=
pq模型三：假設測量的點有x軸、y軸分量，且物體有高度h
針對以下模型圖我們將進行說明：
由於物體有高度，因此還需要進行乙個投影變換，其實也還是相似變換
設真實的座標(x
′,y′
) ，模型二求出的座標(x
,y)
則(x′
,y′)
=(x,
y)×(
1−hh
)模型評價
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