双目立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它涉及到图像处理、模式识别和机器学习等多个子领域。这个资源集合提供了大量的经典图片对，对于理解并实践双目立体匹配技术有着重要的价值。以下是对这些知识点的详细解释： 1. **双目立体匹配**：双目立体匹配是通过两台摄像机（或单个摄像机的不同时刻）获取的两幅图像，计算出对应像素在三维空间中的深度信息。这种技术基于视差原理，即同一物体在不同视角下的位置差异，通过匹配算法找到两幅图像中的对应点，进而计算出深度信息。 2. **立体匹配的重要性**：双目立体匹配是实现三维重建、自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域不可或缺的技术。它可以提供场景的三维几何信息，帮助系统理解和交互环境，增强决策的准确性和安全性。 3. **经典图片对**：这些经典图片对被广泛用于学术研究和算法验证，因为它们具有已知的精确深度信息，可以作为评估和比较不同立体匹配算法性能的标准数据集。例如，Kitti、Middlebury、Sintel等都是常用的立体匹配图像数据集。 4. **标准图片对**：标准图片对通常经过精心选择和标注，具有不同的场景、纹理、光照条件和遮挡情况，能全面测试算法的鲁棒性。它们包含各种挑战，如同质性区域（缺乏纹理差异）、遮挡、运动模糊等，这要求算法能处理这些复杂情况。 5. **应用在论文中的图片对**：这些经典图片对在许多经典的立体匹配论文中被引用，用于展示和验证新提出的算法。通过对比实验，研究人员可以分析新方法相对于传统方法的优点和局限性。 6. **文件名称20a3cc933f8f44d0a20203d5e70dedc9**：这个文件名可能是经过哈希编码的，用于保护原始文件名的隐私。在下载后，需要解压缩以查看具体图片和相关数据。解压后的文件可能包括图像对、对应的深度图、以及可能的标注信息，供研究者进行实验和分析。 这个资源集对于从事双目立体匹配研究的学者和开发者来说非常宝贵，不仅可以用来测试和优化自己的算法，还可以深入理解该领域的挑战和解决方案。通过对这些经典图片对的分析，可以推动双目立体匹配技术的进步，进一步促进相关领域的技术创新和发展。

基于opencv的双目相机标定程序，用的张正友的方法，非常好用的程序，使用前需要先获得单目相机标定的参数，然后带入此双目程序，再根据拍摄的两相机公共视场下的棋盘格的图像，就可以解算出两相机之间的位置关系，建立双目坐标系。

基于kalibr docker的D435i双目及双目IMU标定环境部署及标定操作文档 相应博文可见: https://blog.csdn.net/sinat_16643223/article/details/136128828?spm=1001.2014.3001.5501 对应操作视频: https://www.bilibili.com/video/BV11y421b7Ao/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=7485d91e473ff9c14cdf7554a8a9b6d1

摄像机标定matlab代码 Double-target Author HoshinoKun E-mail 目录 介绍 一款摄像头的双目测距程序，包含了标定用图以及标定数据，使用Matlab标定工具箱标定 包含两种像素的不同代码及标定图片与结果 运行 当想使用摄像头拍照时，请使用 python cap.py 当拍照完成后，使用MATLAB工具箱标定相机，得到的数据类似Calib_Results_stereo_data.txt内所描述，将其手工填至camera_config.py内，使用 python test.py 在代码内含有两种不同的匹配算法，可手动调节，BM算法速度较快，SGBM算法精确度较高，默认使用SGBM算法

双目极线矫正matlab简单代码，套入即可

为提高矿井机车定位系统的稳定性,提出利用双目视觉技术实现机车定位的方法。由巷道顶部设置的标志牌外层红色特征确定2幅图像的感兴趣区域,提取该区域内各层正方形边界的拐角获得特征点,通过相应计算实现机车的定位。实验结果表明,该方法距离测量误差小,是一种有效的定位方法。

（1）Android Demo图片测试：项目资源（src/main/assets）自带一对左右视图的测试图片，你需要将测试图片拷贝到你的手机，然后在Demo APP点击【图片】打开图片即可；如果你想测试自己的图片，请将左视图文件命名为left***.png，右视图文件命名为right***.png，否则不能正常加载左右视图。图片格式支持jpg,png等多种格式 （2）Android Demo视频测试：项目资源（src/main/assets）自带一对左右视图的视频文件，你需要将测试视频拷贝到你的手机 OpenCV实现双目测距（Python版本）：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/121301896 OpenCV实现双目测距（C/C++版本）：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/127446435 OpenCV实现双目测距（Android版本）https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/127446435 ​

相移+格雷码，多频外差，代码（matlab c++） 单目结构光三维扫描 双目结构光三维扫描 相机标定，投影仪标定，系统标定 基本matlab版本相位编码与解码 基于c++版本相位编码与解码 这段代码主要是实现了相移+格雷码编码与解码以及三频四相编码与解码的功能。 ----一下内容来源于AI对源码的解读，仅供参考 首先，代码中包含了两个类：GrayCoding和MultiFrequency。GrayCoding类用于相移+格雷码编码与解码，MultiFrequency类用于三频四相编码与解码。 在GrayCoding类中，GenerateFringe函数用于生成相移+格雷码的条纹图像。代码中定义了一些变量，如条纹宽度P、相移步数N、图像分辨率Rows和Cols等。然后，通过嵌套循环生成四步相移的条纹图像，并保存为G1.bmp、G2.bmp、G3.bmp和G4.bmp。接着，生成格雷码的条纹图像，并保存为G5.bmp、G6.bmp、G7.bmp、G8.bmp、G9.bmp和G10.bmp。 SolvePhase函数用于解码相移+格雷码的条纹图像。首先，定义了一些变量，如phi、ph

双目相机相关代码C++，包括PCL三维重建、Ubuntu采集图像、采集图像、局域网采集图像、双目标定和校正、双目测距。

0 引言 　　双目立体视觉测量是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在计算机视觉系统中，双目立体视觉测量一般由双摄像机从不同的角度同时获取周围景物的两幅图像，或有单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像，并基于视差原理即可恢复出物体的三维几何模型，重建周围景物的三维形状与位置。 　　在双目立体视觉测量的许多应用中，可以在待测物体表面分布一些具有明显特征且易于识别的元素作为标记点，如圆、十字刻画线等。若给标记点加载的身份信息，即对标记点进行编码，对图像中标记点进行身份识别后，可以方便，可靠地实现多幅图像间标记点的对应匹配。 　　基于上述原理，在实验室自主研发并