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双目校正与立体匹配在双目测距中的应用

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简介：
本研究聚焦于双目视觉系统中的关键问题——图像校正及立体匹配技术，探讨其在精确距离测量中的重要性及其优化方法。 本段落讨论了算法在双目立体视觉以及双目测距中的应用，包括双目校正和立体匹配，并附带了一些测试图片。

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  • 双目校正与立体匹配在双目测距中的应用
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    本研究聚焦于双目视觉系统中的关键问题——图像校正及立体匹配技术，探讨其在精确距离测量中的重要性及其优化方法。 本段落讨论了算法在双目立体视觉以及双目测距中的应用，包括双目校正和立体匹配，并附带了一些测试图片。
     
  • SGM算法在双目立体匹配中的应用
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    本研究探讨了SGM算法在双目视觉系统中实现高精度深度信息提取的应用，重点分析其优化过程及在实际场景中的性能表现。 在KITTI2015数据集上对SGM算法进行测评的结果如下： 开发环境：Python 3.6、NumPy 1.19.5、OpenCV-python 4.5.5.64；操作系统为Ubuntu 20.04LTS，处理器型号为Intel(R) Core(TM) i7-9700 CPU @ 3.00GHz。 实验记录： 1. 使用WTA和SSD策略，设置disparity=190、radius=3时，视差误差≤3的精度为0.5611，运行时间为7.4344秒； 2. 同样使用WTA和SSD策略但将disparity调整至64，在相同的radius设定下（即3），视差误差≤3的精度保持在0.5611不变，但是运行时间缩短到了2.7495秒； 3. 采用SGM与SSD结合的方式，并设置disparity=64、radius=3时，视差误差≤3的精度提高到0.8161，相应的计算耗时增加至22.7137秒； 4. 当使用SGM和NCC策略且保持参数disparity为64、radius设定为3不变的情况下，视差误差≤3的精度进一步提升到了0.8119，但运行时间延长到28.0640秒； 5. 最后，在选择SGM与SAD组合，并维持相同的配置（即disparity=64和radius=3），此时视差误差≤3的精度下降至0.6681，而计算所需的时间为22.3349秒。
     
  • 基于OpenCV3.1的双目测距与立体匹配技术
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    本项目采用OpenCV3.1库实现双目视觉系统中的测距和立体匹配算法，旨在精确测量物体距离并生成深度图。 这是我双目测距中的立体匹配的代码，用于得到视差图，并通过三维重建获取视差图中的世界坐标系的坐标。使用的是OpenCV3.1版本。
     
  • 双目的立体匹配
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    《双目的立体匹配》是一篇探讨利用计算机视觉技术进行深度信息提取的研究文章。通过分析两个或多个视点获取的图像，构建三维空间模型，实现对真实场景的感知与理解。该方法在自动驾驶、机器人导航和虚拟现实领域有广泛应用价值。 双目立体匹配涉及视差生成深度的公式以及全局方法的应用。 在处理过程中，数据项体现了像素间的匹配程度，而平滑项则反映了场景定义中的约束条件。其中C表示的是匹配代价（或称penalty），P则是不同两像素p和q之间视差差异的函数，通常被称为平滑项。 由于能量优化问题在一维空间内的复杂度呈现多项式级增长，一些研究试图采用近似方法以降低算法计算量。例如，半全局算法（SGM）利用了这一点，将二维问题简化为8到16个一维子问题来处理，从而实现效率提升。
     
  • VS2017与OpenCV3.3结合SGBM算法实现双目立体视觉及测距（含双目校正与立体匹配，附带测试图像）
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    本项目利用Visual Studio 2017和OpenCV 3.3库，在C++环境下实现了基于SGBM算法的双目立体视觉及深度测距功能，并包含详细的双目相机标定、立体匹配过程以及测试用图。 本段落介绍如何使用VS2017和OpenCV3.3基于SGBM算法进行双目立体视觉及双目测距，并包括了双目校正和立体匹配的实现方法，文档中还包含了一些用于测试的图片。
     
  • VS2017与OpenCV3.3结合SGBM算法实现双目立体视觉及测距(含双目校正和立体匹配，附带测试图片)
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    本项目基于Visual Studio 2017与OpenCV 3.3框架，采用SGBM算法实现双目立体视觉技术，并完成精确的深度信息提取。包括双目相机标定、立体图像配准及测距功能，提供测试图片以验证效果。 本段落档介绍了如何使用VS2017与OpenCV3.3基于SGBM算法实现双目立体视觉及双目测距功能，并包含了相关测试图片的内容。文档详细描述了双目校正和立体匹配的过程和技术细节。
     
  • 双目立体视觉与双目测距算法
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    本研究探讨了双目立体视觉技术及其在距离测量中的应用，分析并优化了多种双目测距算法，旨在提高图像识别精度和深度信息提取效率。 本段落介绍了算法中的双目立体视觉以及相关的双目测距技术，包括双目校正和立体匹配，并附带了测试图片。
     
  • 基于双目立体视觉的图像匹配及测距.zip
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    本项目研究并实现了一种基于双目立体视觉技术的图像匹配与测距方法。通过分析两幅不同视角下的图像，精确计算出目标物体的距离信息，广泛应用于机器人导航、自动驾驶等领域。 基于双目立体视觉的图像匹配与测距Python代码可以运行。
     
  • Middlebury 双目立体匹配测试数据集
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    Middlebury 数据集是国际上公认的评估 stereo matching（双目视觉深度估计）算法性能的金标准。它提供了高质量的图像对和精确的 ground truth 深度图，促进了计算机视觉领域的发展。 双目立体匹配测试数据集Middlebury Stereo Datasets包括了2003年、2005年和2006年的三部分数据集。2001年和2014年的数据集下载失败，现分享给大家。
     
  • 双目标定与双目校正的OpenCV应用
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    本篇文章详细介绍了如何使用OpenCV库进行双目标定和校准，并探讨了其在计算机视觉中的实际应用。 在计算机视觉领域，双目标定与双目校正是实现立体视觉的关键技术。它们使计算机能够模拟人类双眼的功能，并获取场景的三维数据。本实验将使用Visual Studio 2010作为开发环境，并结合OpenCV库来完成这一过程。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了大量处理图像和视频的函数与工具，极大地简化了开发者的工作流程。 双目标定是指确定两个摄像头之间的几何关系，包括位置及姿态。具体步骤如下： 1. **标定板设置**：需要一个具有已知几何形状（如棋盘格）的标定板，用于计算每个相机的内参和外参。 2. **图像采集**：从两个摄像头分别拍摄多张使用了该标定板的照片，并确保这些照片在不同的角度与位置上呈现，以覆盖整个视场范围。 3. **内参数校正**：单独对每台摄像机进行内参数的确定，包括焦距和主点坐标。OpenCV中的`calibrateCamera()`函数可以自动完成这一任务。 4. **外参计算**：通过标定板角点在世界坐标系与图像坐标系的位置信息来计算两个摄像头之间的相对位置及姿态（旋转矩阵和平移向量）。此步骤可使用OpenCV的`stereoCalibrate()`函数实现。 5. **校正畸变**：完成目标定后，需要对获取到的图像进行去畸变处理以消除镜头失真。这一步可以通过调用`initUndistortRectifyMap()`和`remap()`两个函数来达成。 双目校正是在完成了上述步骤之后的一个重要环节，目的是使两台摄像机拍摄的画面在同一平面内展示出来，便于后续的对应点匹配工作。具体操作包括： 1. **投影矩阵计算**：根据已知参数（如内参和外参）构建将两个摄像头图像映射到同一平面上所需的投影矩阵。 2. **校正映射创建**：利用上述步骤得到的投影矩阵，生成用于变换原始像素坐标的校正图。这可以通过`getRectifiedImages()`或`stereoRectify()`函数实现。 3. **立体匹配执行**：通过使用SIFT、SURF或者ORB等特征点检测算法以及Sad（绝对差值和）或其他基于像素级成本的匹配方法，对已进行双目校正后的图像实施对应点匹配操作。 4. **深度恢复处理**：利用得到的对应关系数据，采用如Birchfield-Tomasi或Zhangs Method等三角测量算法来计算场景中各点的实际距离。 在实验过程中所使用的TestCamera1文件可能包含了原始和校正后的图像、特征匹配结果以及相关参数信息。通过分析这些内容，可以深入理解和应用OpenCV的双目视觉技术。 总的来说，双目标定与双目校正是建立立体视觉系统的基础工作流程，能够为机器人导航、自动驾驶及三维重建等应用场景提供至关重要的深度数据支持。借助Visual Studio 2010和OpenCV库的强大功能组合，我们可以高效地实现这些任务，并进一步增强计算机对现实世界的感知能力。