双目立体视觉定位算法代码C++

以下是一个简单的双目立体视觉定位算法的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取左右两张图片
    Mat imgL = imread("left.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat imgR = imread("right.png", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 定义图像尺寸和视差范围
    int width = imgL.cols;
    int height = imgL.rows;
    int disparity_range = 64;

    // 定义视差图像和输出的3D坐标图像
    Mat disp(height, width, CV_16S);
    Mat xyz(height, width, CV_32FC3);

    // 计算视差图像
    Ptr<StereoBM> sbm = StereoBM::create(disparity_range);
    sbm->setMinDisparity(0);
    sbm->setNumDisparities(disparity_range);
    sbm->setBlockSize(21);
    sbm->setSpeckleRange(16);
    sbm->setSpeckleWindowSize(45);
    sbm->setDisp12MaxDiff(1);
    sbm->setUniquenessRatio(5);
    sbm->setTextureThreshold(500);
    sbm->compute(imgL, imgR, disp);

    // 将视差图像转换为3D坐标图像
    float f = 0.8;  // 焦距
    float b = 0.1;  // 基线长度
    for (int y = 0; y < height; ++y) {
        for (int x = 0; x < width; ++x) {
            float d = disp.at<short>(y, x) / 16.0;
            if (d <= 0 || d >= disparity_range) continue;
            float z = f * b / d;
            float x3d = (x - width / 2) * z / f;
            float y3d = (y - height / 2) * z / f;
            xyz.at<Vec3f>(y, x) = Vec3f(x3d, y3d, z);
        }
    }

    // 显示3D坐标图像
    namedWindow("3D Image", WINDOW_NORMAL);
    imshow("3D Image", xyz);

    waitKey(0);
    return 0;
}

这个示例使用了OpenCV库中的StereoBM类来计算视差图像，然后将视差图像转换为3D坐标图像。在转换过程中，需要给出相机的焦距和基线长度。最后，将生成的3D坐标图像显示在窗口中。这只是一个简单的示例，实际的应用场景可能需要更复杂的算法和参数设置。