基于OpenCV双目视觉测距

【OpenCV双目视觉测距】是一种在计算机视觉领域中实现三维空间信息获取的技术，它利用两个摄像头（或称为立体相机）捕捉不同视角的图像，通过图像处理算法来估算物体的距离和深度信息。OpenCV（开源计算机视觉库）是实现这一技术的重要工具，提供了丰富的功能模块，包括图像处理、特征检测、匹配以及立体视觉等。 在本项目中，主要应用了两种关键技术：SURF（Speeded Up Robust Features）算子和LK（Lucas-Kanade）光流法。SURF是一种高效的特征点检测与描述符计算方法，它在速度和鲁棒性方面优于早期的SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算子。SURF能够在不同尺度和光照条件下稳定地检测出图像中的关键点，为后续的匹配和测距提供基础。 LK光流法是一种计算像素级运动估计的方法，它可以追踪图像序列中同一物体的像素运动。在双目视觉测距中，LK光流可以用于追踪左右摄像头图像间的对应特征点，从而估算出它们在三维空间中的运动。 项目包含以下几个关键文件： 1. `GetPoint.py`：这个文件很可能是用来提取图像中的特征点，包括使用SURF算子进行关键点检测和描述符提取。 2. `Calibration.py`：这是相机标定程序，用于校正摄像头的内参数和外参数，消除镜头畸变，这对于精确的双目视觉测距至关重要。 3. `Run.py`：这是项目的主执行文件，可能包含了双目视觉测距的完整流程，包括特征匹配、光流估计、三角测量和深度信息计算。 4. `Calibration.pyc` 和 `GetPoint.pyc` 是Python编译后的字节码文件，分别对应`Calibration.py`和`GetPoint.py`，表明这些文件已经被执行过。 5. `README.md`：项目说明文件，通常会包含项目的简要介绍、使用方法、依赖项等信息。 6. `assets` 文件夹：可能包含了项目所需的辅助资源，如图像样本、标定板图案或其他数据。 通过运行`Run.py`，项目将完成以下步骤： 1. 相机标定：对两个摄像头进行标定，获取内参矩阵、旋转和平移向量。 2. 特征检测：使用SURF算子在左右摄像头的图像上检测特征点。 3. 特征匹配：匹配左右图像的特征点，建立对应关系。 4. 光流追踪：使用LK光流法追踪特征点在连续帧之间的运动。 5. 深度计算：根据特征点的对应关系和相机参数，利用三角测量原理计算出每个匹配点的深度信息。 6. 结果展示：输出测距结果，可能包括深度图、3D点云等。 整个过程涉及到计算机视觉和机器学习的多个领域，包括图像处理、几何光学、运动学和优化理论，对于理解和实践计算机视觉中的三维重建具有很高的价值。