【相机】3D相机原理—结构光、双目视觉和光飞行时间法
发布网友
发布时间：2024-09-24 07:07
共1个回答
热心网友
时间：2024-10-15 05:41
3D相机作为一款功能强大的设备，不仅提供平面图像，还能获取深度信息，包括三维位置和尺寸，主要由多摄像头和深度传感器组成。这类相机在动作捕捉、三维建模、室内导航与定位等领域发挥着关键作用，适用于消费级和工业级的广泛需求，如人脸识别、自动驾驶中的三维建模和避障，工业零件扫描检测，以及安防监控和人数统计等。
市面上常见的3D相机方案包括：
结构光（Structured Light）：如Prime Sense、Kinect-1和RealSense，它使用红外激光照射物体，通过计算返回的编码图案变形获取深度信息。常见的方法有条纹、编码和散斑结构光。散斑结构如苹果的PrimeSense，通过对比散斑图案变化，确定物体位置和距离。
双目视觉（Stereo）：如Leap Motion、ZED和大疆，利用两个摄像头从不同角度获取图像，通过视差计算物体的三维信息。双目视觉有主动和被动之分，主动双目如红外激光补光，适合夜晚使用，但对光照敏感。
光飞行时间法（TOF）：如Kinect-2和PMD，通过测量光往返时间确定距离，如脉冲调制和连续波调制。TOF具有检测距离远且受环境光影响小的优点，但设备要求高，计算复杂。
结构光方案在精度和分辨率上具有优势，尤其适合散斑结构，易于小型化，但对环境光敏感。相比之下，双目视觉成本低且适用范围广，但对光照敏感且计算复杂。TOF法在远距离测量上表现优异，但对设备要求高，资源消耗大。实际应用中，结构光，特别是散斑结构，因其综合性能在非无人驾驶领域更为常见，通过改造使其主动化，可进一步减少环境光干扰。
