双目测距 python

双目测距是一种利用两个摄像头或者相机来测量物体距离的方法。在Python中，实现双目测距可以使用一些已有的库和代码。

首先，你需要进行双目标定，这是为了获取相机的内外参数。内参数包括相机的焦距、主点坐标等，而外参数则是相机的旋转矩阵和平移向量。这些参数可以通过拍摄棋盘格图像并使用标定算法获得。

接下来是立体校正，也就是校正左右相机的图像，使得它们的像素点在同一平面上。这一步还包括消除畸变，以保证图像的几何形状是正确的。

然后是立体匹配，通过对左右相机的图像进行匹配，找出对应的像素点对。这一步可以使用一些算法，如均值迁移、视差图像等。

接着是视差计算，根据左右相机图像的像素点对的视差值，可以计算出物体到相机的距离。

最后是深度计算，通过将视差值转化为三维坐标，可以得到物体的三维坐标和深度信息。

在Python中，可以使用一些库和代码实现双目测距，比如OpenCV和StereoBM算法。你可以查找相应的资料和示例代码，根据具体需求进行使用和修改。参考中的博客文章提供了一种Python实现双目测距的方法，其中包含了主函数和相机参数的代码，以及双目测距的步骤和流程。

总结起来，实现双目测距的步骤包括双目标定、立体校正、立体匹配、视差计算和深度计算。在Python中，可以使用一些库和代码来实现这些步骤，并最终得到物体的距离信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [双目测距理论及其python实现](https://blog.csdn.net/javastart/article/details/127477851)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [双目测距 BM算法 Python版](https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/120344636)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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