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
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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 ⋅