OpenCV3.2 双目校正 双目测距 BM算法代码

OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，被广泛用于图像处理和计算机视觉相关的各种任务。在这个特定的项目中，我们关注的是使用OpenCV 3.2版本进行双目校正和双目测距的实现，主要涉及到BM（Block Matching）算法。 双目视觉是一种通过两个相机（或称为“立体摄像头”）获取的图像来估算三维空间信息的技术。在计算机视觉中，它被用于创建深度图，进而实现物体识别、定位和避障等功能。双目校正是双目视觉系统中的关键步骤，它旨在消除由于相机不同视角和参数引起的图像失真，确保左右相机捕获的图像能够准确对齐。 双目校正包括标定过程，即确定相机的内在参数（如焦距、主点坐标）以及相机间的外在参数（旋转和平移矩阵）。OpenCV提供了一个相机标定工具，可以使用棋盘格图案进行自动标定。完成标定后，得到的参数可以用于矫正图像，使得左右图像的对应点对齐。 接下来，双目测距是基于立体匹配的过程，其中BM算法是一种经典的方法。BM算法通过在左图像的每个像素周围搜索一个固定大小的区域（称为匹配窗口）来寻找其在右图像中的对应点，以此计算像素级别的视差。视差图可以转换为深度图，从而获得场景的三维信息。然而，BM算法效率较低，因为它需要对所有像素执行密集匹配，这在计算资源有限的情况下可能不切实际。 在这个项目中，开发者已经使用OpenCV 3.2实现了BM算法，并进行了测试。尽管初始结果存在一些误差，但通过线性拟合进行后处理，可以显著减少这些误差，使测距结果的误差控制在几厘米之内，这对于许多应用来说已经足够精确。 压缩包内的文件名如"Project7_shuangmuceju.VC.db"和"Project7_shuangmuceju.sln"表明这是一个使用Visual Studio开发的C++项目，包含了数据库和解决方案文件。"x64"目录可能包含了针对64位系统的编译输出，".vs"是Visual Studio的工作区配置，"Debug"则包含了调试版本的编译结果，而"Project7_shuangmuceju"可能是源代码所在的文件夹。 这个项目提供了一个实用的双目视觉解决方案，结合了OpenCV的强大功能和BM算法，可以用于开发各种需要3D感知的应用，例如机器人导航、自动驾驶或增强现实。尽管原始代码可能需要进一步优化以提高精度和性能，但作为起点，它为理解双目视觉和BM算法提供了宝贵的参考。