计算机视觉与深度学习 | 双目立体匹配算法理论+Opencv实践+matlab实践

双目立体匹配

  • 一、双目立体匹配算法理论与OpenCV、matlab实践
    • 一、双目立体匹配理论
    • 二、OpenCV实践
    • 三、优化建议
    • 四、算法对比与适用场景
  • 二、双目立体匹配算法理论及Matlab实践指南
    • 一、双目立体匹配理论
    • 二、Matlab实践步骤
    • 三、算法对比与优化建议
    • 四、完整流程示例
    • 五、常见问题与解决
  • 三、完整代码(分模块实现)
    • 1. 双目相机标定(需提前拍摄棋盘格图像)
    • 2. 立体校正与视差计算
    • 关键代码说明
    • 效果优化建议
    • 扩展:调用Matlab内置SGBM算法

一、双目立体匹配算法理论与OpenCV、matlab实践

双目立体匹配是计算机视觉中恢复三维信息的关键技术,其核心目标是通过左右图像对的像素对应关系计算视差图,进而生成深度图。以下是理论与OpenCV、matlab实践的综合解析:


一、双目立体匹配理论

  1. 基本流程

    • 标定与校正:通过相机标定获取内外参数,并对图像进行畸变校正和立体校正,确保左右图像共面平行。
    • 视差计算:在极线约束下,匹配左右图像中的对应点,生成视差图(视差与深度成反比,公式: z = f ⋅

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