opencv写的双目视觉摄像机标定和三维重建代码opencv写的双目视觉摄像机标定和三维重建代码opencv写的双目视觉摄像机标定和三维重建代码

给定两个图片，手工标定对应点，利用OpenCV计算基本矩阵，之后输出视差图

文基于立体视觉测量原理提出了一种基于双目视觉的车轮定位参数测量原理。论文的主要工作如下：首先研究了车轮定位参数视觉测量的原理，分析了车轮定位参数对汽车性能的影响，研究了双目立体视觉测量的方法和视觉系统的标定方法。其次建立了车轮定位参数测量模型，推导出了车轮定位参数检测系统的车轮运动学模型，并由车轮运动学模型建立了车轮前束、车轮外倾、主销后倾、主销内倾及车轮转角测量模型。然后，确定了车轮定位参数测量系统的具体实施方案及系统结构的优化，设计了测量系统的硬件和软件设计。最后，通过检测系统的摄像机标定试验和车轮定位参数的检测试验，检验了系统的可行性和测量精度。

基于双目立体视觉的图像匹配与测距Python代码，可以运行。

基于VISUALSTUDIO2013OPENCV2.4.10下的双目摄像机标定立体匹配矫正最后实现三维重建功能

改代码为自己亲自所写，每一部分都以函数的形式书写，阅读非常容易，其中，函数功能包括：双目视觉图像中目标的检测，目标在两幅图中的定位，运用定位结果计算目标点的三维世界坐标。除此之外，还有根据世界坐标反推算目标在两幅图中的像素左标，并显示实时图像，将坐标信息显示在图像中。整个工程实现双目识别检测，与三维定位。

该文件为双目视觉标定所需要的数据图片，其中分为左相机图片和右相机图片

双目视觉ppt，写的很不错，在找一份代码结合看会比较好

双目立体视觉融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像。[1] 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。[1]

介绍双目摄像头如何应用在ADAS系统中，文章论述详细。