双目相机 计算视差

双目相机是一种使用两个摄像头的相机系统，它们被放置在一定的距离上，以模拟人类的双眼视觉系统。通过计算两个摄像头之间的视差，可以估计出场景中不同点之间的深度信息。

计算视差的过程可以分为以下几个步骤：

1. 图像获取：使用双目相机系统获取一对左右图像。

2. 图像预处理：对左右图像进行预处理，包括灰度化、去噪等操作，以提高后续的视差计算效果。

3. 特征提取和匹配：在左右图像中提取特征点，并使用特征描述子对这些特征点进行描述。然后，通过匹配这些特征点，找到在左右图像中对应的特征点对。

4. 视差计算：对于每个匹配的特征点对，通过计算它们在左右图像中的像素位置差，即视差值。常用的视差计算方法包括基于区域的方法和基于特征点的方法。

5. 视差转换：将视差值转换为真实世界中的深度值。这个过程需要考虑双目相机系统的参数，如基线距离、焦距等。

通过以上步骤，可以得到场景中不同点之间的深度信息，从而实现双目相机的视觉测距。

相关问题

使用SGBM算法，用python写双目相机视差计算

双目视差计算是计算机视觉中的一个重要问题，常用的算法之一是SGBM算法。下面是一个使用Python和OpenCV库实现SGBM算法的双目视差计算示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 读取左右图像
imgL = cv2.imread('left.png', 0)
imgR = cv2.imread('right.png', 0)

# SGBM参数设置
window_size = 3
min_disp = 0
num_disp = 16 * 5
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=min_disp,
                                numDisparities=num_disp,
                                blockSize=window_size,
                                P1=8 * 3 * window_size ** 2,
                                P2=32 * 3 * window_size ** 2,
                                disp12MaxDiff=1,
                                uniquenessRatio=10,
                                speckleWindowSize=100,
                                speckleRange=32)

# 计算视差图
disparity = stereo.compute(imgL, imgR).astype(np.float32) / 16.0

# 视差图显示
cv2.imshow('disparity', (disparity - min_disp) / num_disp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`imgL`和`imgR`分别是左右图像，可以通过`cv2.imread()`函数读取。`window_size`是SGBM算法中的窗口大小，`min_disp`和`num_disp`是最小视差和视差范围。`cv2.StereoSGBM_create()`函数用于创建SGBM算法对象，并设置相关参数。最后，通过`stereo.compute()`函数计算视差图，再通过`cv2.imshow()`函数显示视差图。

需要注意的是，在实际应用中，需要对双目相机进行校正和匹配，以获取更为准确的视差图。

双目相机计算得到深度图

双目相机计算得到深度图的过程如下：首先，根据左右相机拍摄的图片，进行单目标定和双目标定，这个过程用于估计相机的内参和外参，以及相机之间的相对位置和姿态。接下来，进行立体校正，将左右相机的图像进行校正，使得它们的视线平行，并放置在同一平面上。然后，通过立体匹配，将左右相机的图像进行匹配，找到对应的像素点之间的视差。最后，利用视差和相机的参数，可以通过三角测量的方法计算出点云中每个像素点的深度值，从而得到深度图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [双目相机计算稠密深度点云详解教程](https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/118160596)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [双目标定_立体匹配_计算深度_视差图_双目标定_](https://download.csdn.net/download/weixin_42691065/26210662)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [双目测距--4 双目立体匹配 获取深度图](https://blog.csdn.net/weixin_45824067/article/details/130530167)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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