本研究探讨了一种创新性的立体视觉测距方法，专门针对双摄像头系统设计。通过优化图像匹配和深度计算技术，该算法旨在提供更精确、高效的距离测量性能，适用于广泛的应用场景如自动驾驶与机器人导航中。
立体双目测距是计算机视觉领域的一项关键技术，它通过两个不同位置的摄像头捕捉到的图像来计算场景中物体的三维位置。本项目使用C++编程语言实现了这一算法，并结合了双摄像头系统，能够精确地测量目标物体的距离。
在双摄像头系统中，每个摄像头捕获的图像都有独特的视差，这是因为两个摄像头之间有一定的基线距离。通过分析两幅图像之间的差异，我们可以计算出每个像素的视差，进而推算出对应点在三维空间中的坐标。这个过程包括以下主要步骤：
1. **图像配准**：对来自两个摄像头的图像进行校准和配准，消除镜头畸变和图像噪声，确保图像的对应点能够准确匹配。
2. **特征检测与匹配**：处理后的图中寻找稳定的特征点（如SIFT、SURF或ORB等），并进行匹配。这些对应的特征点应当来自同一物体上的位置在两个不同视角中的相同位置。
3. **三角测量**：利用配对的特征点，通过几何原理计算出像素级别的视差图。该视差图反映了每个像素在图像平面上深度信息的不同之处。
4. **深度恢复**：根据得到的视差图和摄像头参数（内参、外参），可以求解出每个像素对应的物体距离摄像头的距离值。
5. **三维重建**：有了这些深度数据，可以通过反投影的方式将二维图像上的点转换到三维空间中，从而构建目标物的3D模型。
在C++编程语言环境中实现上述步骤时，通常会使用OpenCV这样的开源计算机视觉库。它提供了大量函数和结构来处理图像、匹配特征，并进行几何计算等任务。
项目可能包含以下关键文件：
- `calibration.cpp`：摄像头标定代码，用于获取内参和外参数。
- `feature_detection.cpp`：实现特征检测与匹配功能的程序。
- `stereo_matching.cpp`：立体视觉中常用的半全局匹配（SGM）或成本聚合等算法的具体实施部分。
- `disp_to_depth.cpp`：将视差图转换成深度数据的代码模块。
- `reconstruction.cpp`：基于得到的深度信息进行三维重建的方法实现文件。
- `main.cpp`：主程序，整合所有上述组件以运行整个系统。
项目可能还会包含一些辅助性文档和测试图像等资源。通过这个项目的学习与实践，可以深入理解立体视觉的基本原理及其在实际应用中的操作方法。对于希望进入自动驾驶、机器人导航或增强现实等领域工作的开发者而言，掌握这种技术是非常有用的。
5星
