内容概要：本文详细介绍了在Visual Studio平台上实现双目视觉三维重建的具体步骤和技术要点。首先，通过棋盘格标定获取相机内外参数，确保图像校正的准确性。接着，利用SGBM算法进行立体匹配，计算视差图并优化参数以提高重建质量。最后，将视差图转化为三维点云，完成从二维图像到三维世界的转变。文中还分享了许多实用的调试技巧和常见问题的解决方案，如标定板的选择、参数调优以及点云生成中的注意事项。 适合人群：具有一定C++编程基础和OpenCV使用经验的研发人员，尤其是对计算机视觉和三维重建感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于科研机构、高校实验室以及工业应用中需要进行高精度三维重建的场景。主要目标是帮助读者掌握双目视觉三维重建的关键技术和实现方法，能够独立搭建和调试相关系统。 其他说明：附带的操作文档和测试数据有助于快速上手实践，同时提供了丰富的参考资料供深入研究。文中提及的一些优化技巧和故障排除方法对于实际应用非常有价值。

基于双目立体视觉的三维定位技术研究的详细算法，有代码的哦！

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。

二.国内外研究现状 近年来，国外已开发了一些基于双目视觉的道路车道线检测系统。其中，具有代表性有以下两种。 （1）LOIS系统：利用一种可变形的模板技术将道路曲率以及车辆在车道中的位置的确定转化为多维参数空间的最优化问题； （2）GOLD系统：采用双目立体视觉技术，利用定位道路表面油漆上的具有结构特征的道路标识来检测车道线，

双目视觉StereoBM算法OpenCV源代码注释

使用opencv+c/c++实现的双目立体视觉算法实现

On Building an Accurate Stereo Matching System on Graphics Hardware,AD-census原文

CREStereo： Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Networkwith Adaptive Correlation原文

基于python的PatchMatchStereo立体匹配算法实现，直接替换图片路径即可运行。

PatchMatch: A Randomized Correspondence Algorithm for Structural Image Editing 原文