立体双目测距是计算机视觉领域的一个重要技术，它通过两个不同位置的摄像头捕捉到的图像，计算出场景中物体的三维位置。本项目利用C++编程语言实现了这一算法，结合了双摄像头系统，能够有效地对目标物体进行精确的距离测量。
在双摄像头系统中，每个摄像头捕获的图像都有独特的视差，这是因为两个摄像头之间存在一定的基线距离。通过分析两幅图像之间的差异，我们可以计算出每个像素的视差，进而推算出对应点在三维空间中的坐标。这个过程涉及到的主要步骤包括：
1. **图像配准**：对来自两个摄像头的图像进行校准和配准，消除镜头畸变和图像噪声，确保图像的对应点能够准确匹配。
2. **特征检测与匹配**：在处理后的图像中，寻找稳定的特征点（如SIFT、SURF或ORB等），并进行匹配。匹配的特征点对应该来自同一物体上的点在两个图像中的对应位置。
3. **三角测量**：利用匹配的特征点，通过三角形相似性原理，计算像素级别的视差图。视差图反映了每个像素在图像平面上的深度信息。
4. **深度恢复**：根据视差图和摄像头参数（内参、外参），可以求解出每个像素对应的深度值，即物体到摄像头的距离。
5. **三维重建**：有了深度信息，就可以通过反投影的方式，将二维图像上的点恢复到三维空间，形成物体的3D模型。
在C++中实现这些步骤，通常会用到OpenCV这样的开源计算机视觉库，它提供了大量的函数和数据结构，方便开发者进行图像处理、特征匹配和几何计算。
本项目可能包含以下关键文件：
- `calibration.cpp`：摄像头标定代码，用于获取摄像头内参和外参。
- `feature_detection.cpp`：特征检测和匹配的实现。
- `stereo_matching.cpp`：立体匹配算法的实现，如半全局匹配（Semi-Global Matching, SGM）或最小化成本聚合（Cost Volume Processing, CVP）。
- `disp_to_depth.cpp`：将视差图转换为深度图的代码。
- `reconstruction.cpp`：基于深度信息的三维重建算法。
- `main.cpp`：主程序，整合上述模块，实现整个系统的运行流程。
项目可能还附带了一些辅助文件，如配置文件、测试图像、结果展示代码等。
通过这个项目，你可以深入理解立体视觉的基本原理，以及C++在计算机视觉应用中的实际操作。对于想要在自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域工作的开发者来说，掌握这种技术是非常有价值的。
