双目测距算法实现源码，基于C++和OpenCV实现，处理流程如下： 1.读取相机内参 2.计算立体校正参数 3.计算映射矩阵 4.设置SGBM立体匹配算法参数 5.获取双目相机左右摄像头实时视频数据，并分别保存为左侧、右侧图像 6.对获取的相机图像进行立体校正 7.灰度化 8.基于SGBM算法计算视差图 9.视差图转换为深度图

OpenSceneGraph (OSG) 是一个强大的开源图形库，广泛应用于实时三维图形渲染，包括虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用。在OSG中，支持多种立体视觉显示方式，以模拟人类双眼观察物体时产生的深度感知，从而创建三维效果。以下将详细介绍文档中提到的几种立体显示技术及其在OSG中的实现方法。 1. **垂直方向分割 (Vertical Split)**：这是通过在屏幕垂直方向上将画面一分为二，分别显示左眼和右眼的视图。在OSG中，可以使用`osg::DisplaySettings::instance()->setStereoMode(osg::DisplaySettings::VERTICAL_SPLIT);`来设置立体模式，并通过`osg::DisplaySettings::instance()->setStereo(true);`开启立体显示。调整双眼之间的距离，可以通过设置`setEyeSeparation()`函数，参数值越大，图像对称性越小，更接近实际人眼的视角差异。 2. **水平方向分割 (Horizontal Split)**：与垂直分割类似，但分割线沿屏幕的水平方向。在OSG中，虽未直接列出对应的常量，但可以实现此功能，通过自定义渲染策略进行左右眼图像的分离。 3. **色差立体 (Anaglyphic)**：这种方法使用红色和蓝色（或绿色）滤镜，每个滤镜对应一只眼睛，通过颜色差异实现立体效果。在OSG中，可通过特定的渲染节点或后处理效果实现色差立体。 4. **水平交错 (Horizontal Interlace)**：在每帧中交替显示左右眼的图像，通常用于电视和投影仪等设备。OSG中的实现可能需要自定义渲染管道，以确保正确地交错显示。 5. **垂直交错 (Vertical Interlace)**：类似于水平交错，但在垂直方向上交错左右眼图像。 6. **棋盘格扫描 (Checkerboard Interlace)**：在屏幕上形成交错的黑白棋盘格，每个黑色或白色的小格子代表一只眼睛的视图。这种方式可以减少像素浪费，提高显示效率，但在实现时需要更复杂的渲染算法。 在实际应用中，选择哪种立体显示方式取决于具体硬件设备的支持、性能需求以及用户舒适度。例如，垂直和水平分割对于头戴式显示器（HMD）比较常见，而色差立体则适合纸质或低成本3D眼镜。每种方式都有其优缺点，开发者需要根据项目需求进行选择和优化。同时，确保在设置立体显示时考虑用户可能的疲劳感，合理调整双眼距离、视差等参数，以提供最佳的观看体验。

双目立体视觉是一种计算机视觉技术，它通过模拟人类双眼观察物体的方式，利用两台相机从不同角度捕获图像，从而获取场景的三维信息。在基于Matlab的环境中实现双目立体视觉，通常涉及到以下几个关键知识点： 1. **相机模型与标定**：理解相机的成像模型至关重要，包括针孔相机模型、像平面坐标系和世界坐标系之间的转换。相机标定是获取相机内参和外参的过程，内参包括焦距、主点坐标等，外参则描述相机相对于世界坐标系的位置和姿态。Matlab提供了`calibrateCamera`函数来完成相机标定。 2. **特征检测与匹配**：在左右两张图像中检测关键点（如SIFT、SURF或ORB特征），然后进行特征匹配。匹配的目的是找出在两幅图像中对应相同现实世界点的像素。Matlab有内置的`detectFeatures`和`matchFeatures`函数可以辅助这一过程。 3. **基础矩阵与本质矩阵**：基于匹配的特征点，可以计算出基础矩阵（F）和本质矩阵（E）。基础矩阵是由两个相机的相对位置和姿态决定的，而本质矩阵进一步简化了基础矩阵并包含了内参。Matlab中的`estimateEssentialMatrix`函数可以计算本质矩阵。 4. **三角测量**：通过本质矩阵和内参，可以解算出匹配点的三维空间坐标。RANSAC（随机样本一致）算法常用于去除错误匹配，提高三角测量的准确性。Matlab的`triangulate`函数用于实现这一功能。 5. **视差图与深度图**：视差图表示每个像素点在左右图像间的偏移，而深度图则给出了每个像素点的深度信息。视差图可以通过匹配点的像素坐标差计算得到，进而通过光束法平差（BA）优化得到更准确的深度信息。Matlab中可以编写相应算法实现视差图到深度图的转换。 6. **立体匹配**：在计算视差图时，需要解决“立体匹配”问题，即找到最佳的一对匹配特征点。这通常通过成本聚合和动态规划方法（如SAD、SSD或 Census Transform）来实现。Matlab提供了`stereoRectify`和`stereoMatcher`函数用于进行立体匹配和参数设置。 7. **应用实例**：双目立体视觉在许多领域都有应用，如机器人导航、3D重建、自动驾驶、无人机避障等。通过Matlab实现的双目立体视觉系统，可以为这些应用提供实时的三维环境感知。 这个基于Matlab的双目立体视觉项目涉及到计算机视觉的核心技术，包括相机标定、特征检测匹配、几何变换、三角测量以及立体匹配等多个环节。对于学习和实践这一领域的开发者来说，这是一个宝贵的资源，可以帮助他们深入理解和掌握相关知识。

0 引言 　　双目立体视觉测量是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在计算机视觉系统中，双目立体视觉测量一般由双摄像机从不同的角度同时获取周围景物的两幅图像，或有单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像，并基于视差原理即可恢复出物体的三维几何模型，重建周围景物的三维形状与位置。 　　在双目立体视觉测量的许多应用中，可以在待测物体表面分布一些具有明显特征且易于识别的元素作为标记点，如圆、十字刻画线等。若给标记点加载的身份信息，即对标记点进行编码，对图像中标记点进行身份识别后，可以方便，可靠地实现多幅图像间标记点的对应匹配。 　　基于上述原理，在实验室自主研发并

摄像机的快速高精度标定一直是视觉测量中亟需解决的主要问题，目前针对不同的摄像机成像模型有多种标定方法。提出了一种基于圆形标记点以及极径、极角的棋盘格角点排序算法，实现了单目和多目摄像机的高精度全自动标定。通过实验验证了该算法对于不同位姿标定图像的有效性和稳健性，实验结果表明改进后的标定方法既保证了摄像机的标定精度，又提高了标定的自动化程度，可以广泛应用于机器视觉中的单目和双目摄像机的标定。

这是博洛尼亚大学计算机科学系（DISI）的双目视觉讲义，主要内容是双目视觉的基本框架和目前这个领域最前沿的应用

个人认为很棒的一个论文集，对从事三维重建行业很有帮助！

基于人眼视差的原理，采用两台性能相同的相机从不同角度对同一物体进行拍摄，然后再根据获取的不同图像的视差计算出物体的实际距离，从而实现了双目立体视觉测距。本文对双目视觉测距系统的各个步骤作了详细介绍，并在相关理论研究的基础上，以MATLAB软件为工具，对其中的步骤进行了一定的改进和优化。

激光雷达和双目相机作为无人驾驶领域中重要的环境感知设备,两者之间的外参配准是其联合应用的重要基础,然而两种信息的融合意味着繁琐的校准过程。基于此,提出一种基于特征点对匹配求解的方法,采用两块矩形木板,分别提取双目相机与激光雷达坐标系下的木板边缘3D点云,拟合空间直线求取角点坐标,最后利用Kabsch算法求解配对的特征点之间的坐标转换,利用聚类法去除多次测量结果中的异常值,并求取平均值。通过搭建实验,所提算法可在Nvidia Jetson Tx2嵌入式开发板上实现,获得了准确的配准参数,验证了理论方法的可行性。此配准方法简单易行,可自动完成多次测量,相比于同类方法精度也有所提高。

基于matlab的双目结构光实现三维重建