基于Python的双目立体视觉与三维重建源码及项目说明（含代码注释）.zip

简介：
该资源包提供了一个使用Python实现的双目立体视觉和三维重建项目的完整源码，包含详尽的代码注释和项目文档。适合初学者学习和研究。 该项目源码为个人毕业设计作品，并经过充分测试确保代码运行无误。在答辩评审环节获得了94.5分的高评价，因此值得信赖并可以放心下载使用。 此资源适合计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工进行学习和参考，包括但不限于人工智能、通信工程、自动化及软件工程等领域。无论是初学者还是有一定经验的专业人士都可以从这个项目中受益：小白可以通过它来了解基础知识；而有基础的人则可以根据自己的需求在此基础上做出修改以实现更多功能。 双目测距理论及其在Python中的应用： 一、基本流程 Stereo Vision，即双目立体视觉技术的研究有助于我们更深入地理解人类双眼如何感知深度信息。该技术被广泛应用于城市三维重建、3D模型构建（例如Kinect Fusion）、视角合成、机器人导航（自动驾驶）及人体运动捕捉等领域。 双目测距则是基于三角测量原理的一种应用，通过计算视差来确定物体的距离。具体步骤包括：**相机标定 -> 立体校正（含消除畸变）-> 立体匹配 -> 视差计算 -> 深度信息(3D坐标)获取** 在Linux环境下安装opencv-python的命令如下： ```python pip install opencv-python ``` 二、相机畸变 由于光路经过实际镜头系统时无法完全按照理想情况投射到传感器上，因此会产生所谓的“畸变”。这种现象主要分为径向和切向两种类型。其中径向畸变为透镜形状造成的不规则变形，在针孔模型中直线投影仍为直线；但在真实拍摄的照片里，由于透镜的影响导致一条原本的直线可能会变成曲线，并且越靠近图像边缘这种情况就越明显。 在实际应用中的透镜往往具有中心对称性，所以这种径向畸变通常也是关于图像中心点呈对称分布。具体来说可以分为桶形和枕形两种类型： - 桶形畸变为放大率随着距离光轴的增加而减小。 - 枕形畸变则相反。 在上述任何一种情况下，穿过图像中心并与光轴相交的直线仍能保持形状不变。