Stefano Mattoccia 的讲义 Stereo Vision: algorithms and applications，自己花了很大力气下下来的，对立体视觉的讲解和各种方法的比较

Generally, image-based evaluation on the performance of textile appearance such as smoothness and pilling was interfered by fabric pattern, color, and illumination. In this paper, a new method was used to reconstruct a 3D surface of fabric based on image's features which could eliminate the influence of surface texture. Concretely, two parallel-placed digital cameras were calibrated based on planar pattern and the captured binocular images were rectified through epipolar line. The feature points

金字塔立体匹配网络 这个库包含的“代码（PyTorch）”的论文（CVPR 2018）由和。 变更日志 2020/12/20：更新PSMNet：现在支持Torch 1.6.0 / torchvision 0.5.0和python 3.7，删除了不一致的缩进。 二○二○年十二月二十〇日：我们提出的实时立体声可以在这里找到。 引文 @inproceedings{chang2018pyramid, title={Pyramid Stereo Matching Network}, author={Chang, Jia-Ren and Chen, Yong-Sheng}, booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}, pages={5410--54

视觉惯性同步硬件 作者： （ ），（ ） 1.说明 该项目旨在对摄像机和IMU进行硬件同步，以便它们都使用相同（毫秒级）的时基。 我们已经在Ubuntu16.04（ROS Kinetic）中测试了代码。 Arduino将为每个IMU测量（200 Hz）计算精确的（微秒）时间戳。 在某些时间戳（20 Hz）下，它将触发相机（通过触发线）以捕获新图像。 时间戳记和triggerCounter数据将被发送到PC（IMU节点）。 IMU节点将从Arduino接收IMU数据，并通过新的ROS TimeReference消息（主题/ imu / trigger_time）发布时间数据。 相机节点将订阅此时间数据，以为每个相机图像重建精确的时间。 因此，消息流将如下所示： IMU –> Arduino –> PC (ROS IMU node) –> ROS camera node 2.要求 2

很清晰的图像rectification介绍，内含matlab代码

Stefano Mattoccia 的讲义 Stereo Vision: algorithms and applications 对于立体匹配的介绍和常见匹配算法的比较，214页的ppt，讲解得非常形象详尽。

Stereolabs ZED-Python API 该软件包可让您在Python 3中使用ZED立体相机。PythonAPI是ZED SDK的包装，ZED SDK是用C ++优化代码编写的。 我们使用Cython使ZED SDK可以从外部Python代码访问。 入门 首先，在上下载ZED SDK的最新版本。 有关更多信息，请阅读ZED和或我们的 先决条件 要开始在Python中使用ZED SDK，您需要在系统上安装以下依赖项： 及其依赖项 Python 3.5+ x64（推荐3.7， ） OpenCV Python（可选） PyOpenGL（可选） 请使用以下命令检查您的python版本。 结果应为3.5或更高。 python --version Cython和Numpy可以通过pip安装。 python -m pip install cython numpy 样本依

系统原型，可使用立体图像制作3D重建解决方案。 它可与普通相机配合使用，并且在图像处理过程中不需要大量的存储空间。 它为预算较低的教育环境提供了一种低成本解决方案。

An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision

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。