毕业设计：利用Python和双目立体视觉进行目标物体距离测量的图像匹配及测距系统开发（附完整源码、参考文献及外文译文）

简介：
本项目基于Python开发了一套利用双目立体视觉技术进行目标物体距离测量的图像匹配与测距系统，包含完整的源代码和相关学术资料。 毕业设计基于Python结合双目立体视觉技术开发图像匹配与测距系统，并包含完整源代码、参考文献及外文翻译文章。双目立体视觉是计算机视觉领域的重要组成部分，通过使用两个相机获取目标物体的图像，在进行图像处理之后可以得到场景环境中的三维信息，从而实现非接触条件下的距离测量，具有简单和便捷的特点。 本设计的核心内容在于研究基于双目立体视觉平台上的图像匹配技术以及对目标物体的距离测量方法。在特征提取方面主要探讨了SIFT算法与SURF算法，在特征匹配部分则重点分析BF法（暴力搜索）和FLANN法（快速最近邻搜索）。距离测量的研究通过视差深度的计算，并结合视觉坐标系转换来实现三维位置定位及测量。 利用维视双目立体视觉平台MV-VS220，我们采用Python与OpenCV库设计并实现了具备图像采集、匹配以及测距等功能的基础演示系统。该系统能够展示关键环节的过程和结果，同时支持不同算法的性能对比测试。实验结果显示开发出的原型具有良好的应用价值和实际意义。 摘要：基于双目立体视觉技术进行图像匹配及距离测量的研究与实现。