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

直接替换文件运行即可，增加wls滤波选择。

基于python-opencv实现SGBM，带有滑动窗口，方便直接调整参数，观察参数影响。