利用双目视觉原理求出匹配点深度信息

双目视觉是计算机视觉领域中的一个重要分支，它利用两个摄像头模拟人类双眼的视觉原理，通过图像的匹配和三角测量来获取场景中物体的三维信息，其中包括关键点的深度信息。在本项目中，我们将深入探讨如何在C++环境中，利用OpenCV库实现这一过程。 我们从"匹配点深度信息"这个主题入手。在双目视觉系统中，深度信息的获取依赖于两幅图像之间的对应关系。这里提到的"Sift"（尺度不变特征变换）是一种强大的特征检测器，它能够提取图像中的兴趣点，并对这些点进行描述，使得它们在不同的尺度、旋转和光照变化下保持稳定。在左右两幅图像上运行SIFT算法，我们可以找到一些对应的关键点。 接下来，我们需要处理的是匹配点的筛选。匹配点的准确性对于深度计算至关重要。"Ransac"（随机样本共识）算法是一种常用的去噪方法，用于剔除异常值。RANSAC通过迭代的方式，选择最可能的匹配对，然后计算基于这些匹配对的几何模型（如单应性矩阵或本质矩阵），并根据模型的内禀一致性评估其他匹配点是否符合该模型。"knn"（K近邻）算法在此过程中用来确定最佳匹配，它选取与查询点最近的K个邻居，以多数投票决定其类别或属性，从而帮助我们过滤掉不匹配的点对。 完成匹配点的筛选后，我们就可以计算匹配点对的深度信息。这一步通常涉及到立体匹配的步骤，如半全局匹配（SGBM）或BM算法。在OpenCV中，可以使用`stereoRectify`函数来校正图像的透视失真，并获取合适的映射矩阵。接着，通过`stereo匹配`函数，比如SGBM，来计算左右图像对应点的视差。视差图实际上就是深度图的近似，因为视差与物体距离相机的距离成反比。通过将视差转换为深度，我们便能获得每个匹配点的深度信息。 文件"NewPointClouds"可能是生成的三维点云数据，这通常是将深度信息与二维图像坐标结合的结果。在得到深度信息后，我们可以构建一个3D点云，这将使我们能够在三维空间中可视化场景，从而直观地理解物体的位置和形状。 总结来说，这个项目涵盖了从特征检测（SIFT）到特征匹配（RANSAC和knn），再到立体匹配和深度计算的全过程。最终，利用生成的深度信息，我们可以创建具有真实世界深度的3D点云模型。这样的技术广泛应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实以及3D重建等领域，具有极高的实用价值。