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摘要：本文介绍了双目、结构光和TOF三种深度相机的原理区别。双目相机通过模拟人眼双目视觉原理计算深度信息，结构光相机通过投射特定光模式到物体表面计算深度，而TOF相机则通过测量光线飞行时间来计算深度信息。本文旨在帮助读者全面了解三种深度相机的技术差异，以便在实际应用中做出合适的选择。
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编辑：OAK中国
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大家好，这里是OAK中国，我是助手君。
最近我在知乎看到了一个很有趣的问题，也发现许多朋友在B站询问关于深度相机的知识，我想刚开始接触深度相机的朋友们都会有这样的疑问，我整理了一下相关内容，希望大家能够更深入地了解深度相机。
什么是深度相机
深度相机，也被称为3D相机，与普通2D相机的区别在于它可以获取物体到相机的距离信息，结合2D平面的X、Y坐标，可以计算出每个点的三维坐标，深度相机的应用非常广泛，例如三维重建、目标定位、导航避障等。
大家可以通过这个视频了解OAK相机的效果：
OAK相机室内室外测试：深度+物体识别+三维坐标
目前常见的深度相机主要采用的技术可以分为三类：双目、结构光、ToF。
一、双目
基本原理
通过左右两个摄像头同时拍摄同一物体，然后利用计算机算法计算两个摄像头之间的视差，从而得出物体的深度信息。
视差是指两个摄像头拍摄同一物体时，物体在两个图像中的位置差异，计算机通过测量这个差异来确定物体离相机的距离。
双目相机不主动对外发射光源，因此称为被动深度相机。
优点
不需要结构光、TOF的发射器和接收器，因此结构简单硬件成本低，适合成本敏感的应用场景，因为依靠自然光，可在室内外使用。
缺点
强光、暗光影响较大，因为依赖于自然光，对无纹理的物体或表面影响较大，如纯色墙，双目相机依据视觉特征进行图像匹配，单一问题会引起匹配失效。
应用场景
包括机器人导航、人脸识别、手势识别等。
参考OAK相机的部分应用场景：- 使用OAK-D进行无人机导航和SLAM，自主仓库检查。
- OAK-D-Lite室内自主导航机器人
- 用AI和深度视觉来识别肢体语言，控制现实世界的物体。
二、结构光
基本原理
主要硬件有投射仪、相机，通过投射仪主动发射一束光源（通常是红外线激光）来照亮物体表面，并通过相机镜头来捕捉反射回来的光线。
在这个过程中，光线经过一个光学元件（例如衍射光栅或投射仪），以形成一个结构化的光斑（例如条纹或格子），当这个结构化光斑照射到物体表面时，它会产生形变，导致反射回相机的光斑也发生了畸变，通过分析这种畸变的形状和大小，深度相机可以计算出物体表面上每个像素点的深度信息。
优点
近距离(1米内)精度较高，毫米级，测量范围广、对光线和颜色的敏感度低等，主动投影，适合弱光照使用。
缺点
测量距离和分辨率存在一定的局限性，远距离精度差，随着距离的拉长，精度也随之变差，对环境光的干扰较大，室外强光照不宜使用。
应用场景
- 【开源OAK-D与TurtleBot3机器人项目】OAK-D点云和里程计
- 智能农业机器人BenchBot识别杂草等。
详细介绍结构光深度相机的其他应用场景...
三、ToF
详细介绍ToF深度相机的原理、优点、缺点以及应用场景... 省略部分细节以保持篇幅平衡。
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