双目相机立体匹配得到的是什么东西

双目相机立体匹配得到的是一个视差图（disparity map）。视差图是由双目相机获取的左右两个图像之间的像素差异计算得到的，它表示了左右两个视图中每个像素点之间的水平位移或深度差异。

在双目视觉中，左右两个相机通过拍摄同一场景的不同角度的图像来模拟人眼的双眼视觉。由于左右相机之间的距离和角度已知，当两个相机同时拍摄同一场景时，场景中的物体将在左右图像中产生视差。

通过对左右图像进行立体匹配算法的处理，可以计算出每个像素点的视差值。视差值可以用来估计物体在三维空间中的深度或距离。视差图中的每个像素表示了对应位置的像素在左右图像中的水平位移量，即左图中的像素与右图中对应位置的像素之间的距离差异。

视差图可以用于三维重建、深度感知、物体距离估计等应用。它为我们提供了关于场景中物体位置和形状的信息，可以用来生成三维模型或进行物体检测和跟踪等任务。

相关问题

双目相机立体匹配原理

双目相机立体匹配原理是通过左右两个相机同时拍摄同一场景的图像，并利用视差信息来计算物体在三维空间中的位置。立体匹配的主要步骤包括以下几个方面：

1. 图像对齐：首先需要对左右两个相机的图像进行校准和对齐，使得对应的像素点在图像上位置上对齐。

2. 特征提取：接下来，从左右两个图像中提取特征点，可以使用各种特征描述子，例如SIFT、SURF等。

3. 匹配特征点：通过对左右图像中的特征点进行匹配，找到在两个图像中位置相对应的点对。

4. 计算视差：根据匹配到的特征点对，通过计算它们在左右图像中的位置差异（即视差），可以得到每个像素点的视差值。

5. 三维重构：根据视差值和相机参数，可以通过三角测量等方法计算出物体在三维空间中的坐标。

总的来说，双目相机立体匹配原理利用了左右两个相机之间的视差信息，通过计算特征点之间的视差值来实现对三维场景的重构和测量。

双目相机立体匹配的缺点

双目相机立体匹配的缺点包括以下几个方面：

1. 硬件要求高：双目相机需要两个摄像头同时工作，要求摄像头的参数和位置精确匹配，这对硬件的要求较高。

2. 视差范围有限：双目相机立体匹配的视差范围受到双目基线和焦距的限制，对于远距离或近距离的物体，视差范围可能会有限制。

3. 对光照条件敏感：双目相机立体匹配对光照条件要求较高，光照不均匀或者强烈的光照变化可能会导致匹配结果不准确。

4. 对纹理要求高：双目相机立体匹配对物体表面纹理要求较高，如果物体表面缺乏纹理或者纹理不明显，可能会导致匹配失败或者误匹配。

5. 计算复杂度高：双目相机立体匹配需要进行图像校正、特征提取、匹配搜索等多个步骤，计算复杂度较高，对计算资源要求较高。