基于双目立体视觉技术的燃烧诊断方法研究 对于燃烧流场三维信息的获取始终是燃烧诊断学科追求的目标,论文所做的 工作也是出于这个目的。论文将双目立体视觉技术引入燃烧诊断领域,实现了对 非预混冲击火焰表面的三维重建,通过重建可以清晰地看到火焰表面的三维几何 结构。论文还对连续拍摄的图像对进行处理,得到火焰在某一微小时间间隔中的 发展情况的三维重建,这对研究燃烧流场的燃烧状态有很大的帮助。论文搭建了 用于燃烧流场诊断的高速双目立体视觉系统,并开发了相应的软件。 论文对双目立体视觉原理进行了详尽的分析。论文首先对相机的模型进行了 分析,在相机成像的线性模型的基础上,论文考虑了相机镜头的畸变,引入了精 度更高的非线性模型。在建立了单相机模型之后,论文对两个相机之间的关系进 行了分析,给出了系统的模型。 在建立了相机和系统的模型之后,论文对相机和系统进行了标定。论文采用 张正友标定法对两个相机分别进行标定,然后采用重投影法对系统进行标定,并 通过对特征点的三维重构检验了标定精度。实验结果表明,标定精度令人满意。 在图像匹配环节,论文详细介绍了极线校正的原理和方法,之后对图像对进 行了匹配。匹配实验表明,匹配是非常成功的。 论文进行了三维重建实验。论文首先对一个盒子进行了重建,通过重建展现 了利用双目立体视觉技术对物体进行三维重建的流程,并且对重建的精度进行了 检验。然后论文对非预混冲击火焰进行了重建,通过重建可以清晰地看到火焰的 三维空间结构。通过对连续拍摄的图像进行比较,得到火焰在微小时间间隔里面 的发展情况,这对研究燃烧火焰的特性来说是非常重要的。

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VS2017+OpenCV3.3基于SGBM算法的双目立体视觉、双目测距（双目校正和立体匹配）(文档里包含了测试图片)

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优质资源【含论文及代码】这个报告提出了一个基于MATLAB的立体视觉测量算法[13]的实现。它从经过校准的立体声装置获取输入，并递增地计算在环境中移动的物体的6自由度姿态。 该算法运行在KITTI Vision Benchmark [4]上。

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使用VS2013和OpenCV3.0，对左右两幅相机得到的棋盘格标定图像进行立体标定和立体校正，为立体匹配和三维重建打下基础；使用VS2013和OpenCV3.0，对左右两幅相机得到的棋盘格标定图像进行立体标定和立体校正，为立体匹配和三维重建打下基础

国外著名实验室的较好的介绍立体匹配的PPT。包括概念，算法介绍以及硬件模型。十分适合于立体视觉的入门。

matlab线条标记的代码立体视觉路检测 该存储库向公众开放，任何想要实施道路车道线检测的人都可以自由使用它。 它将新的车道线检测算法与其他车道标记检测器集成在一起，以识别正确的车道线标记。 它还适合多个道路模型，以提高准确性。 提出了一种有效的立体3D重建方法来估计车辆的定位。 新的粒子滤波框架进一步保证了估计的一致性，该框架考虑了车辆动力学。 基于在不同视觉条件下拍摄的图像序列的实验结果表明，所提出的系统能够以98.6％的精度识别车道线标记。 车辆到车道线距离的最大估计误差在白天为26厘米，夜间为16厘米，相对于切线的行驶方向的最大估计误差在白天为0.06rad，在夜间为0.12rad。 要运行代码：只需运行main.m 要求：64位Windows + Matlab 有关更多详细信息和引用，请参阅以下文章：@article {du2016comprehensive，title = {用于自动驾驶汽车车道水平定位的综合和实用视觉系统}，作者= {Du，Xinxin and Tan，Kok Kiong}，日志= {IEEE图像处理交易}，数量= {25}，数量= {5}，页面= {20

Stefano大牛的经典ppt，关于3D stereo讲的很透彻很详细。对于学习Stereo的学者来说是必读的材料。希望能有所帮助。