基于OpenCV+VS2019+MATLAB实现双目视觉测距系统源码

双目视觉测距系统是一种利用计算机视觉技术来计算物体距离的方法，它模拟人类双眼的立体视觉原理，通过两台相机捕获的图像差异来计算物体的深度信息。在这个项目中，我们将结合OpenCV、Visual Studio 2019以及MATLAB来实现这样一个系统。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能；Visual Studio 2019是一个流行的开发环境，支持多种编程语言，包括C++，用于构建项目；MATLAB则是一个数值计算和数据分析的强大工具，常用于算法开发和原型验证。 1. **OpenCV基础知识**：OpenCV库提供了图像和视频的读取、显示、处理和分析功能。在这个项目中，我们可能会用到的关键函数包括`cv::imread()`来读取图像，`cv::imshow()`显示图像，`cv::calibrateCamera()`进行相机标定，`cv::findChessboardCorners()`寻找棋盘格以进行标定，以及`cv::StereoBM`或`cv::StereoSGBM`等算法进行立体匹配。 2. **相机标定**：在双目视觉系统中，首先需要对每台相机进行标定，以获取相机内参矩阵和畸变系数。这一步通常使用棋盘格图案，通过检测其角点来计算。 3. **立体匹配**：双目视觉的核心是找到左右图像中的对应像素点。OpenCV提供了多种立体匹配算法，如Block Matching Algorithm (SAD, SSD, NCC) 和 Semi-Global Block Matching (SGBM)。SGBM在性能和精度上通常更优，能处理更多的情况。 4. **视差图生成**：匹配得到的像素对形成视差图，表示每个像素的深度信息。视差图可以通过计算像素间的水平偏差得到，其值越大，表示该像素对应的物体距离相机越远。 5. **深度图重建**：视差图与相机参数相结合，可以计算出三维点云，即深度图。这一步涉及到逆投影，将视差转换为实际的距离值。 6. **Visual Studio 2019集成**：项目代码将在VS2019环境中编写和编译。需要配置OpenCV库路径，并确保正确链接库文件，才能成功编译和运行程序。 7. **MATLAB接口**：在某些情况下，可能需要利用MATLAB的数值计算能力来处理数据或优化算法。OpenCV和MATLAB之间的接口可以借助MATLAB的MEX功能建立，使得两者可以交互调用。 8. **源码结构**：源码通常包含多个模块，如图像预处理、特征匹配、视差计算和深度恢复等。每个模块都对应一个或多个函数，代码应遵循良好的编程实践，如注释清晰、逻辑明确。 9. **测试与调试**：为了验证系统的准确性，需要使用真实场景或模拟数据进行测试。调试过程中，可能需要调整匹配参数、标定参数等，以优化结果。 10. **应用领域**：双目视觉测距系统广泛应用于机器人导航、自动驾驶、无人机、工业检测、虚拟现实等多个领域，具有很高的实用价值。 以上就是基于OpenCV、VS2019和MATLAB实现双目视觉测距系统的基本知识点，这个项目将涵盖从图像处理到三维重建的整个流程，对于深入理解和实践计算机视觉技术具有重要意义。