3d相机选型，3D相机的类别及工作原理

很多朋友对3d相机选型，3D相机的类别及工作原理不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

随着3D成像技术的成熟，3D相机已经出现在日常服务、金融支付、物流分拣、加工制造等越来越多的应用场景中。但是仍然有很多用户不熟悉不同类型3D相机的区别，在设备选择上存在很多困惑。本文将系统地介绍各类3D相机的基本原理、特点和区别，以帮助您更好地完成相机选择。什么是3D相机？

普通数码相机输出的图像由二维像素网格组成。根据每个像素的属性，定义为红绿蓝，也就是通常所说的RGB。不同属性的像素可以用0到255的数字来表示，比如黑色对应的值是(0，0，0)，纯亮红色对应的值是(255，0，0)。几百万像素可以组成我们常见的照片。

3D相机的区别在于，它可以测量普通数码相机无法测量的深度数据。所谓深度数据，就是像素到摄像头的距离。所以3D相机可以获得四个值，即RGB值和深度信息，即RGB-D.

3D相机输出的深度信息可以以不同的形式显示。在上面的例子中，颜色贴图在左边，深度贴图在右边。深度图中不同的颜色表示像素到相机的距离，青色表示离相机最近，红色表示离相机最远。其实用什么颜色来显示深度图并不重要，只是为了便于识别。常见类型的3D相机

3D相机按其使用的深度数据计算方法分类。不同类型的3D相机各有其优势和局限性，因此3D相机的选择取决于用户的实际需求。常见的选择要素有：最远测量距离、最高精度、是否支持户外使用。1.结构光和编码光

结构光3D相机和编码光3D相机都通过光源发射器将光(通常是红外光)投射到物体上。投射的光有特定的图案。这种特定的模式可以从视觉层面设定，或者从时间层面设定，或者这两种方式的结合。因为光投射的图案是建立的，所以3D相机的内置传感器可以通过识别场景中的图案来获得深度信息。

举个例子，如下图所示，如果光的预定图案是一系列条纹，那么当它投射到一个球上时，这些条纹会根据球的表面产生特定的变形，当球靠近光源发射器时，图案也会发生相应的变化。

利用给定图像和摄像机识别的实际图像之间的差异，可以计算出每个像素到摄像机的距离。这项技术的核心是需要准确识别投射光的图案。但相机投射的光的功率会因为距离的增加而衰减，还会受到环境中其他相机或设备发出的红外噪声的干扰。因此，编码光和结构光相机适用于室内近距离操作。2.立体视觉

立体摄像机按传感器数量可分为单目立体摄像机(带单个传感器)和双目立体摄像机(带两个传感器)。因为工作原理相同，所以下面的例子都是以双目立体视觉技术为例进行介绍。立体相机往往使用红外光来提高测量精度，可以使用全光来测量，与前面介绍的编码光或结构光3D相机不同。

双目立体摄像机有两个传感器，可以分别获得两组图像的深度信息。因为传感器之间的距离是已知的，所以可以通过计算获得被测物体的深度信息。

双目立体视觉相机的工作原理类似于人眼深度感知的原理。人的眼睛可以分别看到一个图像，大脑可以计算出两眼的区别。靠近物体的眼睛识别出物体的移动范围较大，而远离物体的眼睛识别出的移动范围较小。

双目立体视觉相机可以在大多数光照条件下保持良好的性能，即使是在户外。如果它配备了红外发射器，即使在光线不好的情况下，它仍然可以敏锐地感知深度信息。双目立体视觉相机的另一个优点是，在特定场景下使用的相机数量没有限制，同时使用多个编码光相机或TOF相机时不会相互干扰。

双目立体相机所能测量的距离取决于两个内置传感器之间的距离，即基线距离。基线距离越宽，相机可以测试的距离就越远。事实上，天文学家使用类似的技术来测量恒星和地球之间的距离。首先，测量一颗星星在天空中的位置。半年后，当地球运行到轨道上离原测点最远的位置时，再次测量同一颗恒星的位置。

这样，天文学家就可以利用约3亿公里的基线距离计算出恒星距离地球的位置(恒星的深度信息)。

3.TOF相机每个3D相机都依靠已知信息来推断深度信息。例如，在立体视觉技术中，基线距离是已知的。在编码光和结构光技术中，光的图案是已知的。在t of技术方面，光速是用于计算深度的已知变量。

所有类型的TOF相机都会发出某种光，用来扫描整个视场，然后测量光反射回来的时间。根据光的功率和波长，t of相机可以应用于远距离的测量，例如，用TOF相机在直升机上绘制地图的相关测量；激光定位器常用于自动驾驶。TOF相机的缺点是在同一个空间内，其他相机的光线会对其造成很强的干扰，不适合室外环境。你能用3D相机做什么？

3D摄像头可以让任何设备和系统在没有人类干预的情况下理解场景。虽然计算机可以理解二维图像，但是训练机器学习网络需要大量的时间和成本。3D相机本身可以提供一些无需训练就能识别的信息。例如，3D相机可以直接区分前景、背景和场景，并从图像中移除背景对象，这对需要分割背景的相关应用非常有帮助。

为了解释3D相机的类别和工作原理，本文列举了一些应用场景。事实上，3D相机的应用范围要广得多。未来，3D视觉技术不仅可以帮助设备看得更远、更立体、更准确，还可以结合人工智能，帮助更多领域的升级和创新。

以上知识分享希望能够帮助到大家！