本项目提供一个基于MATLAB进行相机标定和使用OpenCV实现双目测距的解决方案。通过精确标定获取内外参数，进而计算空间中物体的距离，并以代码形式展示整个流程。
双目测距技术通过使用两个相机从不同角度拍摄同一场景，并根据图像差异计算物体距离的技术，在机器人视觉、自动驾驶汽车及三维重建等领域得到广泛应用。
MATLAB是一种高效的数值计算环境，尤其适用于算法开发、数据可视化以及计算机视觉领域中的任务如图像处理。在双目测距的应用中，MATLAB用于确定相机的内部参数（焦距和主点坐标等）与外部参数（位置和方向）。Camera Calibration是这一过程的关键步骤，在MATLAB内通过Computer Vision Toolbox完成。
该工具箱支持标定板图案检测及相机参数求解。拍摄一系列已知模式的标定板，可使用内置函数计算出内部和外部参数，用于纠正镜头畸变，并为后续图像匹配点与生成三维数据提供基础。
一旦获得这些参数后，OpenCV被用来实现双目测距中的关键步骤，包括预处理、特征提取及视差图生成。利用stereoRectify, computeDisparity 和 triangulatePoints等函数和算法来完成任务。
双目测距基于几何关系计算物体深度信息，通过测量相同目标在两个相机图像平面上的水平坐标差异（即视差）并结合基线距离进行计算。该过程依赖于准确的标定参数以保证精度。
实际应用中需考虑诸如环境光线、纹理特性及实时性要求等因素的影响，设计一个可靠的双目测距系统需要综合解决这些问题来提高性能。
除了MATLAB和OpenCV外，还可以采用深度学习特征提取匹配以及多视图几何与SLAM技术进行场景建模等方法。这些策略在不同应用场景中可能更有效。
综上所述，开发高效的双目测距系统涉及多个学科的知识，并且随着科技的进步，在精度、速度及易用性方面取得了显著进展。
5星
