C# emgucv双目测距代码实现

C# 使用 EmguCV 库实现双目测距的基本步骤涉及图像捕捉、立体匹配和深度图生成等几个关键环节。

### 1. 图像捕捉
首先需要从两个摄像头捕获图像，这两个摄像头应该放置在固定的距离上，并尽可能平行对准同一场景区域。这通常涉及到驱动摄像头硬件并获取图像数据。

using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;

// 初始化视频设备（摄像头）
var capture = new VideoCapture(0); // 可能需要根据实际情况调整索引

while (true)
{
    // 获取图像帧
    var image = capture.QueryFrame();
    
    if (image != null)
    {
        // 进行后续处理前显示图像
        Console.WriteLine("Captured frame");
        image.Show("Camera View");

        // 按特定键退出循环
        if (Console.KeyAvailable && Console.ReadKey().Key == ConsoleKey.Q)
            break;
    }
}
capture.Close();

### 2. 立体匹配算法
使用 EmguCV 实现双目视觉系统的关键是找到两幅图像之间的对应点，即左右摄像头视角下同一物体的不同投影。这个过程可以采用 SGBM（ Stereo Block Matching Algorithm）、SSD（ Sum of Squared Differences）等多种算法。

using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.Stereo;
using Emgu.CV.Util;

int windowSize = 5; // 调整窗口大小以优化精度与速度的平衡
StereoBM stereoMatcher = new StereoBM(windowSize, 16);
Mat disparityMap = new Mat();

// 假设我们已经有了两个图像 leftImage 和 rightImage
stereoMatcher.Compute(leftImage, rightImage, disparityMap);

// 显示匹配结果，这里展示的是“disparity map”，表示每个像素到最近平面的距离
disparityMap.Show("Disparity Map");

### 3. 深度图生成
从 disparity map 中提取深度信息，进而计算出各个点相对于相机系统的距离。

public double DepthInMeter(int row, int col, double baseline)
{
    double disp = disparityMap.Get<float>(row, col) / 16f;
    return baseline * focalLength / (disp + 1e-9);
}

double baseline = ...; // 需要测量的两个摄像头间的物理基线长度
double focalLength = ...; // 相机内参中的焦距

for (int i = 0; i < disparityMap.Height; i++)
{
    for (int j = 0; j < disparityMap.Width; j++)
    {
        double depth = DepthInMeter(i, j, baseline);
        Console.WriteLine($"Depth at ({j}, {i}): {depth} meters");
    }
}

### 4. 结果应用
最后，基于上述步骤得到的深度信息，可以进行物体定位、尺寸测量等进一步的应用分析。

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