双目相机技术是计算机视觉领域中的重要组成部分，它主要用于实现三维空间信息的获取。通过同时拍摄同一场景的两幅图像，双目相机可以计算出物体的深度信息，从而实现三维重建和点云恢复。本教程将围绕双目相机的标定、校正、点位恢复、视差图和深度图的生成以及点云构建等方面进行详细阐述。 **一、双目相机标定** 双目相机标定是获取其内参和外参的过程，以便精确地将二维图像坐标转换为三维空间坐标。内参包括焦距、主点坐标等，外参则涉及相机间的相对位置和姿态。常用的标定方法是使用棋盘格图案，通过对多个不同角度拍摄的图像进行处理，求解相机参数。OpenCV库提供了便捷的相机标定工具，可以简化这一过程。 **二、相机校正** 校正主要针对镜头畸变，包括径向畸变和切向畸变。双目相机的每只“眼睛”都需要单独进行校正，以确保图像的准确性。校正过程通常通过多项式模型来拟合畸变，并生成校正后的图像。这一步对于后续的特征匹配和深度计算至关重要。 **三、点位恢复** 点位恢复是指从双目图像中提取特征点，并计算它们在三维空间中的坐标。需要对两幅图像进行特征检测（如SIFT、SURF或ORB），然后进行特征匹配。匹配的特征点对可用于三角测量，通过最小化重投影误差来求解每个匹配点的三维坐标。这一步涉及几何三角法，是双目视觉的核心算法。 **四、视差图与深度图** 视差图是双目视觉中计算出来的关键结果，表示对应像素在两幅图像间的水平偏移，而深度图则反映了每个像素对应的物体距离。视差图可以通过立体匹配算法得到，如半全局匹配（Semi-Global Matching，SGM）或基于成本聚合的方法。视差图与相机的内参和外参结合，可以进一步转化为深度图。 **五、点云恢复** 有了深度图，我们就可以通过反投影将图像像素转换为三维空间中的点，从而得到点云。点云是三维重建的基础，可以用于各种应用，如3D建模、环境扫描和避障导航。点云数据可以使用PCL（Point Cloud Library）等库进行处理，包括滤波、分割、表面重建等操作。 **六、实际应用** 双目相机技术广泛应用于机器人导航、自动驾驶、无人机、增强现实等领域。例如，在自动驾驶中，双目视觉可以帮助车辆识别前方障碍物的距离和形状；在无人机避障中，通过实时的点云重建可以判断飞行路径的安全性。 双目相机技术涉及多个环节，从标定、校正到点云恢复，每一个步骤都是至关重要的。通过深入理解和实践，我们可以有效地利用双目相机获取三维世界的信息，为实际应用提供强大的技术支持。如果你对这部分代码有所优化，欢迎分享，共同推进计算机视觉的发展。

强大的2D场景全面视差-Unity包 unity2021以上的版本使用，可以用于跑酷游戏开发。前景中景远景视差。 全面视差-Unity包 你是否曾经需要一个视差系统，但真的讨厌每次都要从头开始写一个？那么恭喜你找到了解决所有视差问题的一款神奇的解决方案！这个包不仅带有3个不同的视差预设，而且还可以与你自己的视差风格一起使用！内置了一个动态预设检测系统，你只需要担心写2个简单的脚本就行了。而且，如果你使用我的文件创建器包，你还可以使用自动写脚本模板的脚本预制件！（很酷是吧）任意组合不同的视差预设，满足你的要求，因为天空不是极限！该系统甚至可以根据你的需要修改视差轴。真正适合所有视差爱好者的最后一站。所有的预设都有一个包含演示场景供你查看（图片右侧），它们都很小巧精炼，所以你不需要花费很长的时间来熟悉它们。

资源中主要是两个ppt：相机成像原理和视差图、uv视差图，另外含有计算uv视差的代码。因为ppt里涉及到一些图和动画，本人不是ppt高手，做的很辛苦，所以象征性地收1个资源分~

针对煤矿井下巷道视频监控采用定点旋转摄像头成本较高、拍摄视野和图像拼接效果有限等问题，设计了摄像头排列布局方式进行大视差拍摄，针对大视差拍摄的图像拼接困难问题，提出了一种基于多平面多感知缝合线的井下巷道大视差图像拼接算法。首先，采用尺度不变特征变换算法对输入图像进行特征点检测和匹配，得到特征匹配点；然后，基于多平面进行特征匹配点分组并产生相应的对齐候选单应性矩阵，每个单应性矩阵对齐图像中的1个平面，解决了巷道大视差场景下平面不一致问题；最后，在每组局部对齐图像上计算基于颜色、边缘及显著度的多感知缝合线，选择缝合线能量最小的对齐图像合成拼接图像，减少了局部区域错位现象。实验结果表明，该算法与APAP,ANAP,SPHP,NISwGSP,RobustELA等经典图像拼接算法及基于颜色的缝合线算法相比，有效消除了局部区域错位和重影问题，图像拼接效果更自然、无缝。

基于NCC度量的视差计算程序，获得的视差图很好，连续清晰，可直接在VS中运行

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给定左右两幅图像，利用自适应窗口算法进行视差估计，采用左图预测右图时，采取与类似于运动估计的方法，对左图进行“扭曲”后再作为右图的预测图像。利用自适应窗口算法对实现视差估计，算出视差矢量，以此计算其视差补偿预测图像的误差，从而求得残差图。

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。