Android手机摄像头实现长测量演示文稿

Android手机摄像头实现长度测量演示文稿现在是1页\一共有18页\编辑于星期日优选Android手机摄像头实现长度测量现在是2页\一共有18页\编辑于星期日随着智能手机的飞速发展，智能手机的使用逐渐普及起来，智能手机提供的摄像功能越来越强，摄像的像素越来越清晰，那么，除了摄像，我们能不能利用智能手机提供的摄像功能来扩展一些新的功能呢？？？？现在是3页\一共有18页\编辑于星期日当你在上海旅行时，看到了东方明珠时，是不是既想把它照下来，又想如果要是同时能把它的高度计算出来多好啊？现在是4页\一共有18页\编辑于星期日当你在北京博物馆参观时，看到了青铜鼎时，是不是既想把它照下来，又想知道这个鼎的高和宽呢？现在是5页\一共有18页\编辑于星期日我们队伍设计的基于Android手机摄像头实现长度测量的程序就是来实现上面的需求的。这样我们可以不用尺子来测量距离。现在是6页\一共有18页\编辑于星期日市场上已有的一些先进的测量仪器现在是7页\一共有18页\编辑于星期日虽然市场上出现了这些先进的测量距离的仪器，使人们不用尺子就能测量物体的高度，但是他们往往比较昂贵且不易携带。现在是8页\一共有18页\编辑于星期日Contents我们的目标不接触目标物体，不使用尺子就能测量人的高度、桌子的长度、远方物体的距离，无需通过高端昂贵的专业仪器，只需要使用随手可得的带摄像头手机就能完成这些功能。

现在是9页\一共有18页\编辑于星期日目标软件的特点移动：运行在Android智能手机上，随时随地可以使用。实用：我们身上不会带上尺子，但手机却是随身携带的物品，如果需要测量，拿出手机拍两幅物体的照片就能够得到长度信息；另外有的时候条件不允许接触测量，比如危险物品、贵重物品以及难以触及的物品，但使用这款软件就无需接触实现距离的测量。易用：分别从两个角度拍摄物体的两幅图片，选择始点和终点，程序就会计算出两点的距离展示给用户。

现在是10页\一共有18页\编辑于星期日如何实现？使用初等凸透镜成像公式？理想情况，假定f可变焦、成像点清晰实际情况，焦距一般固定，三维物体距离不同，无法在f下得到清晰像点，清晰不好判断、坐标系统不好固定。现在是11页\一共有18页\编辑于星期日实现方法——古典+现代射影几何与计算机视觉对极几何基于针孔摄像头模型，空间中一点M到像平面点m的映射要经过投影矩阵P的转换（图2），sm=K[R|T]M，其中K是摄像头参数矩阵，R、T是摄像头坐标系相对于世界坐标系的旋转和平移矩阵，sm是像点的齐次坐标。现在是12页\一共有18页\编辑于星期日对极几何空间物体点通过两个投影矩阵投影到左右两幅图像上，根据三维重构的理论，只需要得到这两个投影矩阵以及两个像点在图像上的坐标就可以使用三角法定位目标点三维坐标。根据投影矩阵的构成，获取摄像头参数矩阵K、拍摄第二幅图像时候摄像头经历的刚体变换——旋转和平移(R|T)矩阵是整个系统实现的关键。

现在是13页\一共有18页\编辑于星期日获取手机摄像头参数矩阵K使用张正友标定法”FlexibleCameraCalibrationByViewingaPlaneFromUnknownOrientations”，这个方法操作比较容易，只需要做一幅黑白棋盘（显示器打开这样一幅图片也可以），用手机摄像头从不同角度拍摄大约10幅棋盘的图片，使用他们算法实现的标定程序就可以得到摄像头参数矩阵。现在是14页\一共有18页\编辑于星期日获取旋转平移矩阵[R,T]如果以拍摄第一幅图的摄像机坐标系作为参考坐标系，那么第一个摄像头位置的R就是单位矩阵I，T没有平移为零。运用对极几何的理论，第二个位置的R和T可以利用两幅图片的对应关系求出来，只要找到7对以上的匹配点就可以把两幅图像的内在关系计算出来，当然匹配的点越多越准确，后继的操作也就越精准。现在是15页\一共有18页\编辑于星期日对应点匹配人工目测匹配优点：确保100%准确缺点：费时，匹配的点少算法自动匹配优点：快速，匹配点多缺点：复杂环境下匹配不准确现在是16页\一共有18页\编辑于星期日计算R和T使用匹配的特征点对计算出基本矩阵F，根据匹配点的数目可以选择使用7点法、8点法、RANSAC等计算F的算法计算本质矩阵E，E等于K的转置矩阵左乘F再左乘K对E进行SVD分解，得到的U矩阵的最后一列乘以单值即为平移向量T，U矩阵左乘反对称矩阵再左乘V转置矩阵即得到旋转矩阵R。

现在是17页\一共有18页\编辑于星期日Android手机上的实现界面：简洁友好，分为操作栏和帮助栏，操作栏的竖排按钮体现了操作的流程，帮助栏有使用方法的详细介绍。选择匹配点也简单好玩，因为只需要选择七个点就足够计算本质矩阵，进入选点界面后可以看到七个彩色小点排成北斗七星形状，通过触摸移动这些小点到特征明显的位置比如角点。处理：为了实