OpenMV を測距に使用する方法
動画チュートリアル 10 - 物体の測距とサイズ測定: https://singtown.com/learn/50001/
ビデオ チュートリアル 33 - ToF 光学測距: https://singtown.com/learn/50539/
最初の方法:\ apriltag を使用すると、Apriltag は 3D ポジショニングを実行できます。具体的な実装については、チュートリアルを参照してください。\ AprilTag タグの追跡 http://book.openmv.cc/image/apriltag.html
2 番目の方法:\ OpenMV は単眼カメラを使用して距離を測定する場合、基準オブジェクトを選択し、基準オブジェクトのサイズ比を使用して距離を計算する必要があります。
このセクションでは 2 番目の方法、カメラ内のピンポン球のサイズに基づいてカメラとピンポン球の間の距離を計算する方法を共有します。
ご存知のとおり、ピンポン球がカメラから遠ざかるほど、カメラ内のピンポン球のサイズは小さくなります。\ この関係は一体何なのでしょうか？\ (注: ここでの数理幾何の問題は高校数学の三角関数の部分のみを対象としています。読みたくない場合は、結論だけを見ていただいても問題ありません。)
問題を単純化するために、次の図を見てみましょう。\
それは、左側のカメラの幾何学的関係から知ることができます。
つまり (式 1) があります
これは、右側の実環境における幾何学的関係からわかります。
(式 1) を代入すると、(結論式) が得られます。
以上が最終的に知りたい関係性です！\ これはどういう意味ですか？\ 等号の左側のLmは長さ、Bpixはカメラ内のボールが占めるピクセル（直径のピクセル）です。等号の右側で、Rm はボールの真の半径、Apix は固定ピクセル、a は視野角の半分です。\ それで！それで！それで！それで！それで！それで！それで！\ この式からわかることは次のとおりです。
实际长度和摄像头里的像素成反比
単純化というのは、
距离 = 一个常数/直径的像素
わかりました。関係はすでにわかっています。とてもエレガントでシンプルです。\ 具体的な操作手順は、まずこの定数の値を測定します。測定方法は言うまでもなく、まずボールをカメラから 10cm 離し、カメラ内の直径のピクセル値を出力し、それらを掛け合わせます。 kの値を取得してください！
次に、距離 = この定数/カメラ内のピクセルなので、とても簡単です。
OpenMV コードをここに投稿しました。
# Measure the distance
#
# This example shows off how to measure the distance through the size in imgage
# This example in particular looks for yellow pingpong ball.
import sensor, image, time
# For color tracking to work really well you should ideally be in a very, very,
# very, controlled enviroment where the lighting is constant...
yellow_threshold = ( 56, 83, 5, 57, 63, 80)
# You may need to tweak the above settings for tracking green things...
# Select an area in the Framebuffer to copy the color settings.
sensor.reset() # Initialize the camera sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # use RGB565.
sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) # use QQVGA for speed.
sensor.skip_frames(10) # Let new settings take affect.
sensor.set_auto_whitebal(False) # turn this off.
clock = time.clock() # Tracks FPS.
K=5000#the value should be measured
while(True):
clock.tick() # Track elapsed milliseconds between snapshots().
img = sensor.snapshot() # Take a picture and return the image.
blobs = img.find_blobs([yellow_threshold])
if len(blobs) == 1:
# Draw a rect around the blob.
b = blobs[0]
img.draw_rectangle(b[0:4]) # rect
img.draw_cross(b[5], b[6]) # cx, cy
Lm = (b[2]+b[3])/2
length = K/Lm
print(length)
#print(clock.fps()) # Note: Your OpenMV Cam runs about half as fast while
# connected to your computer. The FPS should increase once disconnected.
結果は次のようになり、距離がシリアルポート経由で出力されます。