VS2017+OpenCV3.3基于SGBM算法的双目立体视觉、双目测距（双目校正和立体匹配）(文档里包含了测试图片)

在本文中，我们将深入探讨如何使用Visual Studio 2017和OpenCV 3.3实现基于SGBM（Semi-Global Block Matching）算法的双目立体视觉和双目测距技术。双目视觉是一种计算机视觉技术，通过分析两台相机拍摄的图像差异来获取场景的深度信息，从而实现三维重建和距离测量。 SGBM是BM（Block Matching）算法的一种改进版本，由Hirschmuller在2005年提出。它解决了传统BM算法在处理光照变化、纹理稀疏区域和边缘附近匹配不准确的问题。SGBM通过全局一致性约束优化匹配过程，提高了匹配质量，使得在立体视觉应用中得到更精确的深度信息。 在OpenCV库中，`stereo_match`模块提供了SGBM的实现。在VS2017中，我们需要创建一个项目，并将OpenCV库添加为依赖项。`Project1.sln`是Visual Studio解决方案文件，包含了项目的配置信息。在项目中，我们可能需要设置相关的编译器选项和链接器设置，以确保OpenCV库的正确引用。 接下来，双目校正是双目视觉系统中的关键步骤，用于校正由于相机间相对位置和角度引起的图像失真。这包括相机标定，其中使用棋盘格图案来估计相机内参和外参，以及对图像进行透视变换，使左右图像对齐。OpenCV提供`calib3d`模块中的`calibrateCamera`和`stereoRectify`函数来完成这些任务。 立体匹配是双目视觉的核心，其目的是找到两幅图像中对应像素的匹配关系。在OpenCV中，可以使用`stereo_match`模块的`StereoSGBM`类来创建一个SGBM对象并进行匹配。这个类允许我们调整各种参数，如匹配窗口大小、不匹配成本阈值和最小匹配距离，以适应不同场景的需求。 匹配完成后，我们可以使用这些匹配信息构建视差图，视差图中每个像素的值代表了该像素在空间中的深度。通过将视差图转换为深度图，我们可以计算出场景中物体的距离。OpenCV的`reprojectImageTo3D`函数可以帮助我们将视差图转换为三维点云。 在提供的文档中，可能包含了用于测试的图像数据，以及运行示例程序的说明。在`Debug`和`x64`目录下，通常会存放编译后的可执行文件和调试信息。`新建文件夹`可能包含了额外的资源或测试输入。 通过VS2017和OpenCV 3.3，我们可以实现一个完整的双目视觉系统，从相机标定到立体匹配，再到距离测量。这个过程中，SGBM算法起到了关键作用，提供了更稳定、准确的匹配结果，使得双目测距在自动驾驶、机器人导航、3D重建等领域有着广泛的应用。