双目立体匹配系统

双目立体匹配系统是机器视觉领域的一个重要应用，它基于人眼观察物体的原理，通过两个相机（模拟人的双眼）获取同一场景的两幅不同视角的图像，然后通过计算这两幅图像之间的对应关系来确定场景中每个像素点的深度信息，从而实现三维重建。这个系统在自动驾驶、机器人导航、工业检测等多个领域有广泛的应用。 在这个项目中，开发者使用了Microsoft Foundation Class (MFC)库作为基础框架。MFC是微软提供的一套面向对象的C++类库，它封装了Windows API，使得开发者可以更方便地创建Windows应用程序，包括用户界面和系统交互。MFC不仅简化了编程过程，还提供了良好的可扩展性和可维护性。 开发环境选择了Visual Studio 2015，这是一款强大的集成开发环境（IDE），支持多种编程语言，包括C++。VS2015提供了丰富的调试工具、代码编辑器以及项目管理功能，对于开发复杂的软件项目非常有利。 OpenCV（开源计算机视觉库）是实现双目立体匹配的核心工具。它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法，如特征检测、图像配准、立体视觉等。在这个系统中，OpenCV可能被用来进行图像预处理、特征提取、视差计算等步骤。例如，可以使用SIFT或SURF等特征检测算法找出两幅图像中的关键点，然后通过特征匹配找到对应的像素，进一步计算视差，最后通过视差图来恢复深度信息。 源代码部分，虽然没有具体列出，但通常会包含以下几个关键模块： 1. 图像读取与预处理：读取两幅图像并进行灰度化、直方图均衡化等预处理操作，提高后续处理的效果。 2. 特征检测与匹配：使用OpenCV的特征检测算法找出图像中的关键点，然后使用特征匹配算法（如BFMatcher或FLANN）找到对应的关键点对。 3. 视差计算：根据匹配的像素对，使用各种匹配成本聚合方法（如半全局匹配SGBM）计算每像素的视差。 4. 深度图重建：根据视差图，通过三角测量原理计算出每个像素的深度值，形成深度图。 5. 结果展示：将深度图以颜色编码的形式显示出来，便于直观理解。 程序使用说明书.txt文件很可能是指导用户如何运行和使用这个系统的文档，包括安装步骤、配置参数、运行程序的方法以及可能遇到的问题和解决方案。 这个项目是一个实践性的机器视觉课程设计，通过结合MFC、VS2015和OpenCV，实现了从二维图像到三维深度信息的转换，是理解和掌握双目立体匹配理论与技术的良好实践。