很清晰的图像rectification介绍，内含matlab代码

Stefano Mattoccia 的讲义 Stereo Vision: algorithms and applications 对于立体匹配的介绍和常见匹配算法的比较，214页的ppt，讲解得非常形象详尽。

未校准光度立体 使用 svd 的未知光源方向下的光度立体 这是一个简短的演示，展示了使用未校准的光度立体创建 3D 网格，仅使用笔记本电脑屏幕和网络摄像头（在本例中为 Macbook Pro）。 我正在使用集成的 iSight 摄像头和笔记本电脑屏幕从不同角度照亮模型。 结果是具有图像宽度 x 图像高度顶点的对象的 3D 网格，例如可以进一步用于馈送 3D 打印机。 此设置的想法基于以下论文：Schindler, G. (2008)。 通过计算机屏幕照明实现实时表面重建的光度立体。 3D 数据处理、可视化和传输国际研讨会，1-6。 源代码是用 C++ 编写的，我使用 OpenCV 进行图像处理。

杨庆雄 立体匹配算法 A Non-Local Cost Aggregation Method for Stereo Matching论文源代码 c++ vs2019 可直接运行无需配置

Stereo

基于多视角的三维重建，英文。基于多视角的三维重建，英文。

立体匹配Cross-Scale Cost Aggregation for Stereo Matching论文源代码 c++ vs2019可实现 需要进行一下属性配置 已自测实现

目前本人使用过音质最好的wimanp的插件，没有之一，就是最好。

Stereolabs ZED-Python API 该软件包可让您在Python 3中使用ZED立体相机。PythonAPI是ZED SDK的包装，ZED SDK是用C ++优化代码编写的。 我们使用Cython使ZED SDK可以从外部Python代码访问。 入门 首先，在上下载ZED SDK的最新版本。 有关更多信息，请阅读ZED和或我们的 先决条件 要开始在Python中使用ZED SDK，您需要在系统上安装以下依赖项： 及其依赖项 Python 3.5+ x64（推荐3.7， ） OpenCV Python（可选） PyOpenGL（可选） 请使用以下命令检查您的python版本。 结果应为3.5或更高。 python --version Cython和Numpy可以通过pip安装。 python -m pip install cython numpy 样本依

系统原型，可使用立体图像制作3D重建解决方案。 它可与普通相机配合使用，并且在图像处理过程中不需要大量的存储空间。 它为预算较低的教育环境提供了一种低成本解决方案。