relative_height.zip

双目视觉是一种基于计算机视觉的技术，它通过模拟人类双眼观察物体的方式，来计算物体的三维信息，包括深度、距离和相对高度。在这个“relative_height.zip”压缩包中，我们可以找到一个关于双目视觉课程设计的项目，其核心目标是利用编程实现对物体相对高度的精确计算。 双目视觉的基本原理是利用两个相机从不同角度捕捉同一场景的图像，然后通过图像匹配和三角测量的方法确定物体在三维空间中的位置。这个过程中，主要涉及以下几个关键知识点： 1. **立体匹配**：这是双目视觉的核心，涉及到图像对齐、特征检测（如SIFT、SURF或ORB）和特征匹配。通过比较两幅图像中的相似特征，找到对应点，构建匹配对。 2. **基础矩阵与单应性矩阵**：基础矩阵描述了两个相机间的相对位置和方向，是两幅图像间对应点满足的几何关系。单应性矩阵则进一步描述了平面投影变换。 3. **本质矩阵与外参恢复**：本质矩阵是基础矩阵的归一化形式，用于消除内参的影响。通过解算本质矩阵，可以得到相机的外参数，即旋转和平移向量。 4. **三角测量**：利用匹配的特征点，通过三角形法则计算对应点在三维空间中的距离，从而获得深度信息。 5. **深度图构建**：根据匹配的特征点计算出的深度信息，可以构建深度图，表示每个像素的深度值。 6. **多线程图像处理**：压缩包中提到的部分代码使用了多线程技术，这能有效提高图像处理速度，尤其是在处理大图像或者大量图像时，通过并发执行任务，可以显著缩短计算时间。 7. **Python编程**：项目采用Python语言实现，Python在科学计算和图像处理领域有丰富的库支持，如OpenCV、NumPy和Pandas等，这些库为双目视觉算法的实现提供了便利。 8. **图像切割**：多线程可能被用于图像切割，这是为了将大图像分割成小块，分别进行处理，然后再合并结果，这有助于管理和优化计算资源。 这个双目视觉项目不仅涵盖了理论知识，还涉及到了实际编程技巧，是学习和理解双目视觉原理及其应用的好素材。通过对这个项目的研究，不仅可以深入理解双目视觉的计算过程，还能提升在Python编程、图像处理以及并行计算等方面的能力。