本教程介绍如何使用MATLAB进行双目视觉处理，解析相机参数，并基于视差原理计算出深度图，适用于计算机视觉和机器人导航领域。
在计算机视觉领域，双目视觉是一种重要的三维重建技术。它通过分析两个不同视角的图像来估算场景中的物体深度。MATLAB作为一个强大的数学和数据分析工具，提供了丰富的库函数和工具箱，使得实现这一过程变得相对简单。
本段落将深入探讨如何使用MATLAB进行双目图计算深度图，并结合提供的代码进行详细解析。双目视觉的核心在于立体匹配，即找到两幅图像中对应像素的匹配对。MATLAB中的`vision.StereoMatcher`类可用于执行这个任务。创建一个`StereoMatcher`对象时，可以设置不同的参数，如匹配算法（例如SAD、SSD或NCC）、搜索窗口大小和不匹配成本阈值等。
一旦完成立体匹配后，我们可以得到视差图（disparity map）。视差是对应像素在左右图像间的水平偏移。视差与深度之间存在反比关系，通常可以通过以下公式计算深度：`D = f * B / d` ，其中 D 是深度，f 是相机焦距，B 是基线（两相机之间的距离），d 为视差。
MATLAB提供了 `vision.DepthMap` 类来根据上述公式将视差转换成深度。接下来，我们将匹配的视差图输入到 DepthMap 对象中以获取深度图：
```
dispMap = stereoMatcher(leftImage, rightImage);
depthMapOutput = step(depthMap, dispMap);
```
提供的代码可能包括这些步骤的具体实现以及图像预处理（如去噪、归一化）和后处理（如深度图平滑）等环节。实际应用中，还需要考虑其他因素，例如相机内参的校准与标定矩阵的计算。
通过双目视觉技术获取场景的三维信息对于机器人导航、自动驾驶及3D建模等领域具有重要意义。MATLAB的便利性使得研究人员和开发者能够快速实验并优化算法，从而推动计算机视觉技术的发展。
5星
