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Android双目三维重建：Android双目摄像头实现双目测距

發布時間：2024/3/13 Android 38 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 Android双目三维重建：Android双目摄像头实现双目测距小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

Android雙目三維重建：Android雙目攝像頭實現雙目測距

1.開發版本

2.Android雙目攝像頭

3.雙目相機標定

?(1)雙目相機標定-Python版

?(2)雙目相機標定-Matlab版

4.相機參數配置

5.Android 雙目測距

(1) 核心算法

(2) JNI C++接口

(3) JNI Java接口

6. Android Demo測試效果

7.雙目三維重建項目代碼（Android版本）下載

8. 雙目三維重建項目代碼（C/C++版本）

9. 雙目三維重建項目代碼（Python版本）

10.參考資料

本篇博文是《雙目三維重建系統(雙目標定+立體校正+雙目測距+點云顯示)Python??????》的續作，我們將使用OpenCV C++實現雙目測距，并將算法移植到Android系統，實現一個Android版本雙目三維重建系統。由于我們只考慮三維重建實現雙目測距效果，因而去除了PCL和Open3d庫三維顯示效果，但依然保留了視差圖，深度圖等可視化效果，用戶可以通過觸摸手機屏幕點擊圖像位置，即可獲得對應的世界坐標以及深度距離信息。

從效果來看，Android版本的雙目測距和Python版本的效果幾乎一致，可以達到準實時的檢測效果，基本可以達到工業級別測距精度，可在Android開發板運行，非常適合應用于無人機，智能小車測距避障等場景。?

?來~先看一下Android版本的Demo效果圖（觸摸手機屏幕點擊圖像位置，會顯示對應距離信息）：?

Android版本的Demo體驗：https://download.csdn.net/download/guyuealian/87611878

未使用WLS濾波器	使用WLS濾波器

?誠然，網上有很多C++版本雙測距的代碼，但項目都不是十分完整，而且恢復視差圖效果也一般，難以達到商業實際應用，究其原因，主要有下面幾個：

雙目攝像頭質量問題，
雙目標定存在問題，導致校準誤差較大
沒有使用WLS濾波器對視差圖進行濾波，該方法可以極大提高視差圖的效果

本篇將著重介紹OpenCV C++項目實現雙目測距的過程，關于雙目相機標定+雙目校正+雙目匹配等內容，請查看鄙人另一篇博客?《雙目三維重建系統(雙目標定+立體校正+雙目測距+點云顯示)Python??????》

【尊重原則，轉載請注明出處】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129762989

更多項目《OpenCV實現雙目測距》系列文章請參考：

OpenCV實現雙目測距（Python版本）雙目三維重建系統(雙目標定+立體校正+雙目測距+點云顯示)Python

OpenCV實現雙目測距（C/C++版本）OpenCV C++雙目三維重建：雙目攝像頭實現雙目測距

OpenCV實現雙目測距（Android版本）https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129762989

1.開發版本

Android SDK,NDK，Jave等版本信息，請參考：

? 項目開發需要依OpenCV庫，同時也需要用到opencv_contrib庫

opencv 4.5.3
opencv_contrib 4.5.3

Android項目源碼，已經配置好了opencv，無需重新下載和配置

2.Android雙目攝像頭

開發前，你需要準備有一臺Android系統的雙目攝像頭，要求如下

從雙目三維重建原理中可知，左右攝像頭的成像平面盡可能在一個平面內，成像平面不在同一個平面的，盡管可以立體矯正，其效果也差很多。
雙目攝像頭必須是同一個平面，不能一個前置攝像頭，一個后置攝像頭（代碼層面可以分為前置和后置攝像頭，但實物機器必須同時前置或者同時后置）
基線不太建議太小，作為測試，一般baseline在3~9cm就可以滿足需求，有些無人車的雙目基線更是恐怖到1~2米長
一分錢，一分貨，相機的質量好壞，直接決定了你的成像效果
雙目攝像頭必須重新標定獲得雙目相機內外參數信息，然后編輯源碼，修改為自己雙目相機的相機參數

3.雙目相機標定

注意，Android版本的雙目三維重建系統的源碼，不涉及雙目標定的相關內容，如果那你需要適配自己的手機雙目攝像頭，你需要重新標定，詳細步驟參考如下：

?(1)雙目相機標定-Python版

請參考鄙人另一篇博客，無需Matlab，即可進行相機標定：雙目三維重建系統(雙目標定+立體校正+雙目測距+點云顯示)Python

該方法雙目標定完成后，會得到一個雙目相機內外參數信息(stereo_cam.yml)文件:

%YAML:1.0 --- size: !!opencv-matrixrows: 2cols: 1dt: ddata: [ 640., 480. ] K1: !!opencv-matrixrows: 3cols: 3dt: ddata: [ 7.6159209686584518e+02, 0., 3.2031427422505453e+02, 0.,7.6167321445963728e+02, 2.2467546927337131e+02, 0., 0., 1. ] D1: !!opencv-matrixrows: 1cols: 5dt: ddata: [ 3.4834574885170888e-02, -5.5261651661983137e-02,5.7491952731614823e-04, -4.2764224824172658e-05,1.8477350140315381e-02 ] K2: !!opencv-matrixrows: 3cols: 3dt: ddata: [ 7.6327773941976670e+02, 0., 2.8768149948082271e+02, 0.,7.6350419442870850e+02, 2.1897333598636970e+02, 0., 0., 1. ] D2: !!opencv-matrixrows: 1cols: 5dt: ddata: [ 3.5020972475517692e-02, -4.0770660841280497e-02,-4.4231087565750534e-04, -1.0552562170995372e-03,-9.7749906830348537e-02 ] R: !!opencv-matrixrows: 3cols: 3dt: ddata: [ 9.9999370552351063e-01, 7.8563885326366346e-04,3.4600122760633780e-03, -7.9503151737356746e-04,9.9999600079883766e-01, 2.7140949167922721e-03,-3.4578661403601796e-03, -2.7168286517956050e-03,9.9999033095517087e-01 ] T: !!opencv-matrixrows: 3cols: 1dt: ddata: [ -6.0005833133148414e+01, 1.7047017063672587e-01,6.0300223404957642e-01 ] E: !!opencv-matrixrows: 3cols: 3dt: ddata: [ -1.1005724987007073e-04, -6.0346296076620343e-01,1.6883191705475561e-01, 3.9550629985097430e-01,-1.6255182474732952e-01, 6.0007339329190145e+01,-1.2276256904913259e-01, -6.0005727085740176e+01,-1.6345135556766910e-01 ] F: !!opencv-matrixrows: 3cols: 3dt: ddata: [ -6.7250769136371160e-10, -3.6870834234286016e-06,1.6143104894409041e-03, 2.4160347372858321e-06,-9.9287680075344234e-07, 2.7862421257891157e-01,-1.1014218394645766e-03, -2.7856049650040260e-01, 1. ] R1: !!opencv-matrixrows: 3cols: 3dt: ddata: [ 9.9997618806974742e-01, -2.0278309638726887e-03,-6.5963016213173775e-03, 2.0367881225372914e-03,9.9999701250432615e-01, 1.3514719999064883e-03,6.5935413581266105e-03, -1.3648750875444691e-03,9.9997733090723306e-01 ] R2: !!opencv-matrixrows: 3cols: 3dt: ddata: [ 9.9994547731576255e-01, -2.8407384289991728e-03,-1.0048512373976153e-02, 2.8270879178959596e-03,9.9999506202764499e-01, -1.3724045434755307e-03,1.0052361397026631e-02, 1.3439216883706559e-03,9.9994857062992937e-01 ] P1: !!opencv-matrixrows: 3cols: 4dt: ddata: [ 7.3741438842621210e+02, 0., 3.1126281356811523e+02, 0., 0.,7.3741438842621210e+02, 2.2189782714843750e+02, 0., 0., 0., 1.,0. ] P2: !!opencv-matrixrows: 3cols: 4dt: ddata: [ 7.3741438842621210e+02, 0., 3.1126281356811523e+02,-4.4251577456670653e+04, 0., 7.3741438842621210e+02,2.2189782714843750e+02, 0., 0., 0., 1., 0. ] Q: !!opencv-matrixrows: 4cols: 4dt: ddata: [ 1., 0., 0., -3.1126281356811523e+02, 0., 1., 0.,-2.2189782714843750e+02, 0., 0., 0., 7.3741438842621210e+02, 0.,0., 1.6664137886344466e-02, 0. ]

參數說明：?

參數size，對應圖像寬高(width,height)
參數K1，對應左目相機內參矩陣(3×3)
參數D1，對應左目相機畸變系數矩陣(5×1)
參數K2，對應右目相機內參矩陣(3×3)
參數D2，對應右目相機畸變系數矩陣(5×1)
參數T，對應雙目相機平移向量T(3×1)
參數R，對應雙目相機旋轉矩陣R(3×3)
至于配置文件中的參數,如R1, R2, P1, P2, Q這些重投影矩陣，可默寫即可，不用修改，這些在運行時，會重新計算。

?(2)雙目相機標定-Matlab版

網上已經存在很多Matlab雙目相機標定的教程，請自行百度哈；使用Matlab工具箱進行雙目相機標定后，請對應參數進行修改

需要注意的是：旋轉矩陣R是(3×3)二維矩陣，而Matlab給出的是旋轉向量om(1×3)，請使用cv2.Rodrigues()將旋轉向量轉為旋轉矩陣，參考下面的代碼進行轉換

import cv2import numpy as np# 定義旋轉矩陣R，旋轉向量omR = [[9.9999370551606337e-01, 7.8563882630048958e-04, 3.4600144345510440e-03],[-7.9503149273969136e-04, 9.9999600080163187e-01, 2.7140938945082542e-03],[-3.4578682997252063e-03, -2.7168276311286426e-03, 9.9999033095047696e-01]]R = np.asarray(R)print(f"旋轉矩陣R:\n {R}")# 把旋轉矩陣R轉化為旋轉向量omom, _ = cv2.Rodrigues(R)print(f"旋轉向量om:\n {om}")# 把旋轉向量om轉換為旋轉矩陣RR1, _ = cv2.Rodrigues(om)print(f"旋轉矩陣R1:\n {R1}")

4.相機參數配置

雙目相機標定完成后，得到了相機內外參數信息
根據自己相機參數，修改項目app/src/main/cpp/src/stereo_reconstruct.h文件
下面C++代碼中，定義了雙目相機CameraParam變量camera1，用戶需要根據自己的雙目相機，修改對應的相機內外參數。

/*** 雙目攝像頭的相機參數*/ struct CameraParam { int width; //圖像的寬度width int height; //圖像的高度height Mat cameraMatrixL; //左相機內參K1(3×3) Mat distCoeffL; //左相機畸變系數D1(5×1) Mat cameraMatrixR; //右相機內參K2(3×3) Mat distCoeffR; //右相機畸變系數D2(5×1) Mat T; //平移向量T(3×1) Mat R; //旋轉矩陣R(3×3)，如果是(3×1)旋轉向量，請使用cv::Rodrigues()進行變換轉為(3×3)旋轉矩陣R };/**** 設置攝像頭參數，需要根據雙目攝像頭標定結果進行填寫*/ static CameraParam camera1 = { 640,//width 480,//height (Mat_<double>(3, 3) << 7.6159209686633153e+02, 0., 3.2031427422691633e+02, 0., 7.6167321446015626e+02, 2.2467546926913309e+02, 0., 0., 1.),//cameraMatrixL (Mat_<double>(5, 1) << 3.4834574887256914e-02, -5.5261651680159028e-02, 5.7491952534806736e-04, -4.2764223950233445e-05, 1.8477350164208820e-02),//distCoeffL (Mat_<double>(3, 3) << 7.6327773983796783e+02, 0., 2.8768149776326379e+02, 0., 7.6350419482215057e+02, 2.1897333669573928e+02, 0., 0., 1.), (Mat_<double>(5, 1) << 3.5020967512300320e-02, -4.0770565902033332e-02, -4.4231049297594003e-04, -1.0552565496142535e-03, -9.7750314807571667e-02), (Mat_<double>(3, 1) << -6.0005833075452117e+01, 1.7047023105446815e-01, 6.0300273851103448e-01), (Mat_<double>(3, 3) << 9.9999370551606337e-01, 7.8563882630048958e-04, 3.4600144345510440e-03, -7.9503149273969136e-04, 9.9999600080163187e-01, 2.7140938945082542e-03, -3.4578682997252063e-03, -2.7168276311286426e-03, 9.9999033095047696e-01), };

5.Android 雙目測距

Android OpenCV版本的雙目測距與Python版本雙目測距的效果幾乎一致，基本可以達到工業級別測距精度。由于我們只考慮三維重建實現雙目測距效果，因而去除了PCL和Open3d庫三維顯示效果，但依然保留了視差圖，深度圖等可視化效果，用戶可以通過觸摸手機屏幕點擊圖像位置，即可獲得對應的世界坐標以及深度距離信息。

(1) 核心算法

Android版本的雙目測距算法，核心代碼都使用C++開發，上層應用Java部分通過JNI調用opencv C++算法，函數接口聲明，都已經給出了詳細的參數說明，為了方便大家學習，函數命名和實現邏輯與Python版本的幾乎一致：

Python版本	C++版本
?	?

這是C++核心算法部分函數定義

// // Created by 390737991@qq.com on 2018/10/6. //#ifndef CAMERA_CALIBRATION_RECONSTRUCT_CPP_STEREO_RECONSTRUCT_H #define CAMERA_CALIBRATION_RECONSTRUCT_CPP_STEREO_RECONSTRUCT_H#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream>using namespace std; using namespace cv;static cv::Mat xyz_coord; //用于存放每個像素點距離相機鏡頭的三維坐標 static cv::Point start; //鼠標按下的起始點 static cv::Rect buttonRect; //定義矩形選框 static bool buttonStatus = false; //是否選擇對象/*** 雙目攝像頭的相機參數*/ struct CameraParam {int width; //圖像的寬度widthint height; //圖像的高度heightMat cameraMatrixL; //左相機內參K1(3×3)Mat distCoeffL; //左相機畸變系數D1(5×1)Mat cameraMatrixR; //右相機內參K2(3×3)Mat distCoeffR; //右相機畸變系數D2(5×1)Mat T; //平移向量T(3×1)Mat R; //旋轉矩陣R(3×3)，如果是(3×1)旋轉向量，請使用cv::Rodrigues()進行變換轉為(3×3)旋轉矩陣R };/**** 設置攝像頭參數，需要根據雙目攝像頭標定結果進行填寫*/ static CameraParam camera1 = {640,//width480,//height(Mat_<double>(3, 3)<< 7.6159209686633153e+02, 0., 3.2031427422691633e+02, 0., 7.6167321446015626e+02, 2.2467546926913309e+02, 0., 0., 1.),//cameraMatrixL(Mat_<double>(5, 1)<< 3.4834574887256914e-02, -5.5261651680159028e-02, 5.7491952534806736e-04, -4.2764223950233445e-05, 1.8477350164208820e-02),//distCoeffL(Mat_<double>(3, 3)<< 7.6327773983796783e+02, 0., 2.8768149776326379e+02, 0., 7.6350419482215057e+02, 2.1897333669573928e+02, 0., 0., 1.),(Mat_<double>(5, 1)<< 3.5020967512300320e-02, -4.0770565902033332e-02, -4.4231049297594003e-04, -1.0552565496142535e-03, -9.7750314807571667e-02),(Mat_<double>(3, 1)<< -6.0005833075452117e+01, 1.7047023105446815e-01, 6.0300273851103448e-01),(Mat_<double>(3, 3)<< 9.9999370551606337e-01, 7.8563882630048958e-04, 3.4600144345510440e-03, -7.9503149273969136e-04, 9.9999600080163187e-01, 2.7140938945082542e-03, -3.4578682997252063e-03, -2.7168276311286426e-03, 9.9999033095047696e-01), };#ifdef PLATFORM_ANDROIDstatic void onMouse(int event, int x, int y, int, void *) { } static void show_image(const string &winname, cv::Mat &image, int delay = 0, int flags = cv::WINDOW_AUTOSIZE) { } static bool get_video_capture(string video_file, cv::VideoCapture &cap, int width = -1, int height = -1, int fps = -1) {return true; } static bool get_video_capture(int camera_id, cv::VideoCapture &cap, int width = -1, int height = -1, int fps = -1) {return true; } #else/**** 鼠標響應回調函數* @param event* @param x* @param y*/ static void onMouse(int event, int x, int y, int, void *) {if (buttonStatus) {buttonRect.x = MIN(x, start.x);buttonRect.y = MIN(y, start.y);buttonRect.width = std::abs(x - start.x);buttonRect.height = std::abs(y - start.y);}switch (event) {case EVENT_LBUTTONDOWN: //鼠標左按鈕按下的事件start = Point(x, y);buttonRect = Rect(x, y, 0, 0);buttonStatus = true;cout << "image(x,y)=" << start;cout << " world coords=(x,y,depth)=" << xyz_coord.at<Vec3f>(start) << endl;break;case EVENT_LBUTTONUP: //鼠標左按鈕釋放的事件buttonStatus = false;if (buttonRect.width > 0 && buttonRect.height > 0)break;} }/**** 顯示圖像* @param winname 窗口名稱* @param image 圖像* @param delay 顯示延遲，0表示阻塞顯示* @param flags 顯示方式*/ static void show_image(const string &winname, cv::Mat &image, int delay = 0, int flags = cv::WINDOW_AUTOSIZE) {cv::namedWindow(winname, flags);cv::imshow(winname, image);cv::waitKey(delay); }/**** 讀取視頻文件* @param video_file 視頻文件* @param cap 視頻流對象* @param width 設置圖像的寬度* @param height 設置圖像的高度* @param fps 設置視頻播放頻率* @return*/ static bool get_video_capture(string video_file, cv::VideoCapture &cap, int width = -1, int height = -1, int fps = -1) {//VideoCapture video_cap;cap.open(video_file);if (width > 0 && height > 0) {cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width); //設置圖像的寬度cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height); //設置圖像的高度}if (fps > 0) {cap.set(cv::CAP_PROP_FPS, fps);}if (!cap.isOpened())//判斷是否讀取成功{return false;}return true; }/**** 讀取攝像頭* @param camera_id 攝像頭ID號，默認從0開始* @param cap 視頻流對象* @param width 設置圖像的寬度* @param height 設置圖像的高度* @param fps 設置視頻播放頻率* @return*/ static bool get_video_capture(int camera_id, cv::VideoCapture &cap, int width = -1, int height = -1, int fps = -1) {//VideoCapture video_cap;cap.open(camera_id); //攝像頭ID號，默認從0開始if (width > 0 && height > 0) {cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width); //設置捕獲圖像的寬度cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height); //設置捕獲圖像的高度}if (fps > 0) {cap.set(cv::CAP_PROP_FPS, fps);}if (!cap.isOpened()) //判斷是否成功打開相機{return false;}return true; }#endifclass StereoReconstruct { public:/**** 構造函數，初始化StereoReconstruct* @param camera 雙目相機參數* @param use_wls 是否使用WLS濾波器對視差圖進行濾波* @param vis 是否顯示*/StereoReconstruct(CameraParam camera, bool use_wls = true, bool vis = false);/**** release*/~StereoReconstruct();/**** 開始雙目測距任務* @param frameL* @param frameR*/void task(Mat frameL, Mat frameR, int delay = 0);/**** 畸變校正和立體校正* @param imgL 左視圖* @param imgR 右視圖* @param rectifiedL 校正后左視圖* @param rectifiedR 校正后右視圖*/void get_rectify_image(Mat &imgL, Mat &imgR, Mat &rectifiedL, Mat &rectifiedR);/**** 獲得視差圖* @param imgL 畸變校正和立體校正后的左視圖* @param imgR 畸變校正和立體校正后的右視圖* @param dispL 返回視差圖* @param use_wls 是否使用WLS濾波器對視差圖進行濾波*/void get_disparity(Mat &imgL, Mat &imgR, Mat &dispL, bool use_wls = true);//SGBM匹配算法/**** 計算像素點的3D坐標（左相機坐標系下）* @param disp 視差圖* @param points_3d 返回三維坐標points_3d，三個通道分布表示(X,Y,Z)，其中Z是深度圖depth, 即距離,單位是毫米(mm)* @param scale 單位變換尺度,默認scale=1.0,單位為毫米*/void get_3dpoints(Mat &disp, Mat &points_3d, float scale = 1.0);/**** 將輸入深度圖轉換為偽彩色圖，方面可視化* @param depth* @param colormap*/void get_visual_depth(cv::Mat &depth, cv::Mat &colormap, float clip_max = 6000.0);/**** 顯示矯正效果* @param rectifiedL* @param rectifiedR*/void show_rectify_result(cv::Mat rectifiedL, cv::Mat rectifiedR);/**** 可視化視差圖和深度圖* @param frameL* @param frameR* @param points_3d* @param disp* @param delay*/void show_2dimage(Mat &frameL, Mat &frameR, Mat &points_3d, Mat &disp, int delay);/**** 顯示Mat的最大最小值* @param src* @param vmin 最小值下限* @param vmax 最大值下限*/void clip(cv::Mat &src, float vmin, float vmax);/**** 顯示Mat的最大最小值* @param src* @param th* @param vmin*/void clip_min(cv::Mat &src, float th, float vmin);public:string depth_windows = "depth-color"; // 深度圖的窗口名稱int vis; // 是否可視化int use_wls; // 是否使用WLS濾波器對視差圖進行濾波Size image_size; // 圖像寬高(width,height)Rect validROIL; // 圖像校正之后，會對圖像進行裁剪，這里的左視圖裁剪之后的區域Rect validROIR; // 圖像校正之后，會對圖像進行裁剪，這里的右視圖裁剪之后的區域Mat mapLx, mapLy, mapRx, mapRy; // 映射表Mat Rl, Rr, Pl, Pr, Q; // 校正后的旋轉矩陣R，投影矩陣P, 重投影矩陣QMat dispL; // 視差圖(CV_32F)Mat disp_colormap; // 視差圖可視化圖(CV_8UC3)Mat depth; // 深度圖(CV_32F)Mat depth_colormap; // 深度圖可視化圖(CV_8UC3)Mat points_3d; // 世界坐標圖(CV_32F)cv::Ptr<cv::StereoSGBM> sgbm; };#endif //CAMERA_CALIBRATION_RECONSTRUCT_CPP_STEREO_RECONSTRUCT_H

(2) JNI C++接口

#include <jni.h> #include <string> #include <fstream> #include "src/stereo_reconstruct.h" #include "android_utils.h" #include "debug.h" #include "opencv2/opencv.hpp"StereoReconstruct *stereo = nullptr;JNIEXPORT jint JNI_OnLoad(JavaVM *vm, void *reserved) {return JNI_VERSION_1_6; }JNIEXPORT void JNI_OnUnload(JavaVM *vm, void *reserved) {}extern "C" JNIEXPORT void JNICALL Java_com_cv_binocular_reconstruct_StereoReconstruct_init(JNIEnv *env, jclass clazz, jboolean use_wls) {CameraParam camera = camera1;//雙目相機參數(請根據自己雙目相機標定結果進行修改)//bool use_wls = true; //是否使用WLS濾波器對視差圖進行濾波stereo = new StereoReconstruct(camera, use_wls, false); }extern "C" JNIEXPORT void JNICALL Java_com_cv_binocular_reconstruct_StereoReconstruct_reBuild(JNIEnv *env, jclass clazz, jobject bitmapL,jobject bitmapR,jobject disp_colormap,jobject depth_colormap) {Mat frameL; // 左視圖Mat frameR; // 右視圖BitmapToMatrix(env, bitmapL, frameL);BitmapToMatrix(env, bitmapR, frameR);stereo->task(frameL, frameR, 0);MatrixToBitmap(env, stereo->disp_colormap, disp_colormap); //視差圖可視化圖(CV_8UC3)MatrixToBitmap(env, stereo->depth_colormap, depth_colormap);//視差圖可視化圖(CV_8UC3)LOGW("frameL : (%d,%d)", frameL.cols, frameL.rows);LOGW("disp_colormap : (%d,%d)", stereo->disp_colormap.cols, stereo->disp_colormap.rows);LOGW("depth_colormap : (%d,%d)", stereo->depth_colormap.cols, stereo->depth_colormap.rows); }extern "C" JNIEXPORT jobject JNICALL Java_com_cv_binocular_reconstruct_StereoReconstruct_getWorld(JNIEnv *env, jclass clazz, jint x,jint y) {cv::Vec3f point = stereo->points_3d.at<Vec3f>(Point(x, y));float cx = point[0];float cy = point[1];float cz = point[2];LOGW("image(x,y)=[%d,%d] world=(x,y,depth)=[%3.2f,%3.2f,%3.2f]mm", x, y, cx, cy, cz);auto cls_point = env->FindClass("com/cv/binocular/reconstruct/Point3d");auto init_id = env->GetMethodID(cls_point, "<init>", "(FFF)V");env->PushLocalFrame(1);jobject obj = env->NewObject(cls_point, init_id, cx, cy, cz);obj = env->PopLocalFrame(obj);return obj; }

(3) JNI Java接口

package com.cv.binocular.reconstruct;import android.graphics.Bitmap;public class StereoReconstruct {static {System.loadLibrary("binocular_wrapper");}/**** 初始化* @param use_wls 是否使用WLS濾波器對視差圖進行濾波*/public static native void init(boolean use_wls);/**** 進行雙目三維重建* @param frameL: 輸入左視圖* @param frameR：輸入右視圖* @param disp_colormap：輸出視差圖可視化圖* @param depth_colormap：輸出深度圖可視化圖* @return*/public static native void reBuild(Bitmap frameL, Bitmap frameR, Bitmap disp_colormap, Bitmap depth_colormap);/**** 將圖像坐標映射為世界坐標(world coordinate)* @param x 輸入圖像像素坐標x* @param y 輸入圖像像素坐標y* @return Point3d世界坐標(x, y, z)，其中z為深度距離*/public static native Point3d getWorld(int x, int y); }

6. Android Demo測試效果

Android版本雙目測距Demo源碼提供圖片，視頻和攝像頭三種方式測試

Android Demo圖片測試：項目資源（src/main/assets）自帶一對左右視圖的測試圖片，你需要將測試圖片拷貝到你的手機，然后在Demo APP點擊【圖片】打開圖片即可；如果你想測試自己的圖片，請將左視圖文件命名為left***.png，右視圖文件命名為right***.png，否則不能正常加載左右視圖。圖片格式支持jpg,png等多種格式
Android Demo視頻測試：項目資源（src/main/assets）自帶一對左右視圖的視頻文件，你需要將測試視頻拷貝到你的手機，然后在Demo APP點擊【視頻】打開視頻即可；如果你想測試自己的視頻，請將左視圖視頻文件命名為left***.mp4，右視圖視頻文件命名為right***.mp4，否則不能正常加載左右視圖。視頻格式支持mp4,avi等多種格式
Android Demo攝像頭測試：需要Android設備支持兩個攝像頭，源碼部分cameraL = 0對應前置攝像頭，cameraR = 1對應后置攝像頭，僅作為Android手機測試使用；真實Android手機，雙目攝像頭必須要同一平面上。

??Android版本的Demo效果圖（觸摸手機屏幕點擊圖像位置，會顯示對應距離信息）：??

Android版本的Demo體驗：https://download.csdn.net/download/guyuealian/87611878

?從測試效果可以看到，使用WLS濾波后，視差圖的整體效果都有明顯改善，但速度會變慢哦

未使用WLS濾波器	使用WLS濾波器

7.雙目三維重建項目代碼（Android版本）下載

完整的Android項目代碼請公眾號咨詢聯系（非無償）

整體Android項目源碼包含：

Demo支持使用WLS濾波器對視差圖進行濾波
Demo支持雙目測距，誤差在1cm內(觸摸手機屏幕點擊圖像位置，會顯示對應距離信息)
Demo支持圖片，視頻，攝像頭測試
所有依賴庫都已經配置好，可直接build運行

8. 雙目三維重建項目代碼（C/C++版本）

目前已經實現了OpenCV C++版本的雙目測距，與Python版本效果幾乎一致，

詳細請查看鄙人另一篇博客《OpenCV C++雙目攝像頭實現雙目測距》:OpenCV C++雙目三維重建：雙目攝像頭實現雙目測距_opencv雙目三維重建_AI吃大瓜的博客-CSDN博客

9. 雙目三維重建項目代碼（Python版本）

如果你需要Python版本的雙目測距，?請查看鄙人另一篇博客《雙目三維重建系統(雙目標定+立體校正+雙目測距+點云顯示)Python》

雙目測距Demo視頻

10.參考資料

OpenCV C++雙目三維重建：雙目攝像頭實現雙目測距

雙目三維重建：雙目攝像頭實現雙目測距（Python）

雙目三維重建系統(雙目標定+立體校正+雙目測距+點云顯示)Python

?https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129762989

Ubuntu18.04安裝opencv和opencv_contrib

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Android双目三维重建：Android双目摄像头实现双目测距的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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