使用MATLAB工具箱进行双目摄像头的标定

经矫正的双目图像，使用区块划分后进行匹配，提取深度信息，并绘制深度图像

双目标定用的matlab工具箱，配合A4标定纸就可以获得初始数据

本程序为C++程序，运行环境为vs2017,可使用。工程文件位于文件夹sCam_Demo。

c++程序，vs2017上运行，可以由双目相机拍得的照片任意一点求取该点的三维坐标，误差在1%左右。

基于视觉的三维重建仍然存在较大局限性。通过介绍基于视觉的三维重建技术的主要方法及其研究现状，对各种方法优缺点进行了比较分析，期望能够对该领域有较全面的把握，进一步明确未来的研究方向。

（C++代码）用sift算法实现双目立体视觉测距，建议在opencv2版本下运行。

文运用相机标定模型确定了相机像平面的像坐标，利用本质矩阵标定双目相机，快速找出了相机的相对位置关系；利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。 针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。 针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。 针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。 针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。

OpenCV+OpenGL 双目立体视觉三维重建代码以及文档 使用opencv进行立体匹配获取视差图，三角剖分 使用opengl进行纹理贴图 需要配置opengl，opencv，vs2015工程 博客地址： http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/52142217

数字图像处理领域中基于双目立体视觉的三维重建