我正在研究机器人手臂，并试图找到一个相机和一个物体之间的距离，使用开放式CV知道物体的尺寸。
我不知道该怎么做。
我尝试使用visual servoing方法，但没有成功。
任何帮助都会很好
答案 0 :(得分：0)
这是一个简单的解决方案：
1。）首先，您必须校准相机以接收C矩阵。例如：
http://docs.opencv.org/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html
2。）然后你必须在图像上识别出距离已知的物体的两个点。我们可以在3D空间中使用这些点P1(X1, Y1, Z1)和P2(X2, Y2, Z2)，在2D图像平面中使用p1(x1, y1)和p2(x2, y2)。当然P1和P2不知道，只有图片上的对（p1和p2）及其距离D。
3.）接下来，如果你知道相机校准矩阵C，你有两个方程：
p1 = C * P1和p2 = C * P2
然后：C^-1 * p1 = P1'和C^-1 * p2 = P2'其中P1' = (X1 / Z1, Y1 / Z1, 1)和P2' = (X2 / Z2, Y2 / Z2, 1)。这意味着C^-1 * p1会返回属于Z1 = 1距离的点的3D坐标。
但确切的距离不是1，而是Z1和Z2。现在，让我们假设Z1 == Z2 == Z我们正在寻找距离Z。
这遵循Z * C^-1 * p1 = P1和Z * C^-1 * p2 = P2。
下一个(Z * C^-1 * p1) - (Z * C^-1 * p2) = P1 - P2和
Z * ((C^-1 * p1) - C^-1 * p2)) = P1 - P2和
Z^2 * ((C^-1 * p1) - C^-1 * p2))^2 = (P1 - P2)^2 = D^2
现在，C，p1，p2和D已知，只有Z是最后一个等式中的未知变量。
当然，这只是一个基本的解决方案，并且使用了对象点的距离非常相似的假设，但它可以工作。