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双目测距是一种计算机视觉技术，它通过使用两个相机（即双目摄像头）来估算物体在三维空间中的距离。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，它提供了丰富的功能来支持这种技术的实现。本篇文章将深入探讨如何利用OpenCV进行双目测距，并附带源代码供读者参考。 理解双目测距的基本原理是至关重要的。双目测距依赖于视差原理，即两个相机在同一时刻捕获图像，由于它们之间的相对位置差异，同一物体在两个相机中会有略微不同的位置。通过计算这两个视图中的像素对应关系（匹配），可以确定像素的深度信息，进而推算出物体的距离。 在OpenCV中，双目测距通常包括以下几个步骤： 1. **相机标定**：这是所有计算机视觉应用的第一步，目的是消除镜头畸变并获取相机的内参矩阵。OpenCV提供了`calibrateCamera()`函数，使用棋盘格图案进行相机标定。 2. **立体匹配**：找到两个视图中对应像素的过程。这通常通过特征检测（如SIFT或SURF）和匹配算法（如BFMatcher或FLANN）来完成。OpenCV的`goodFeaturesToTrack()`函数可以帮助找到角点，`calcOpticalFlowPyrLK()`可用于追踪这些特征点。 3. **视差计算**：找到匹配特征点的像素坐标差，即视差。OpenCV的` stereoBM()` 或 `stereoSGBM()` 函数用于计算视差图，它们分别使用Block Matching和Stereo SGBM（半全局块匹配）算法。 4. **深度图构建**：视差图与相机参数结合，可以计算出每个像素的深度信息。使用`reprojectImageTo3D()`函数，可以将视差图转换为3D坐标。 5. **距离估计**：根据深度图，我们可以确定特定像素或物体的三维位置。例如，如果知道物体的一个像素点在图像中的坐标和对应的深度值，就可以计算出其在真实世界中的位置。 在提供的源代码中，你可以看到这些步骤是如何被逐步实施的。代码可能包括设置相机参数、获取图像、进行特征匹配、计算视差、构建深度图以及最终的距离估计。通过阅读和理解源代码，可以更好地掌握双目测距的实际应用。 需要注意的是，双目测距的效果受到很多因素的影响，比如相机的质量、标定的准确性、光照条件、物体纹理的丰富程度等。优化这些因素可以提高测距的精度。 OpenCV提供了全面的工具集，使得开发者能够方便地实现双目测距。通过对OpenCV库的学习和实践，不仅可以掌握这项技术，还能为其他计算机视觉项目打下坚实的基础。