如何使用Python和OpenCV实现双目立体视觉系统的图像匹配与测距功能？请提供一段带注释的代码示例。

在学习如何利用Python和OpenCV库来实现双目立体视觉系统的图像匹配与测距时，可以参考以下步骤和示例代码。首先，确保已经安装了Python和OpenCV库，并理解双目立体视觉的基本原理，即通过比较从两个不同角度拍摄的同一场景的图片来获取深度信息。以下是使用OpenCV进行图像匹配和测距的关键步骤和代码示例，代码中将包含详细的注释帮助新手理解。

参考资源链接：[高分项目：Python+OpenCV双目立体视觉图像测距教程](https://wenku.csdn.net/doc/4i6ycr9kbe?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 导入必要的OpenCV模块：

import cv2
import numpy as np

2. 读取两个相机拍摄的图像：

# 读取左视图和右视图图像
left_image = cv2.imread('left_image.png', 0)  # 0 表示以灰度模式读取
right_image = cv2.imread('right_image.png', 0)

3. 初始化立体匹配对象并计算视差图：

# 创建立体匹配对象（SGBM算法）
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
# 计算视差图
disparity = ***pute(left_image, right_image)

4. 视差图转换为距离信息（这里需要知道相机的基线距离和焦距）：

# 基线距离（两个相机间的物理距离）和相机的焦距
baseline = 0.1  # 例如 0.1 米
focal_length = 1000  # 焦距，单位是像素
# 将视差转换为距离（meters）
distance = focal_length * baseline / disparity

5. 将距离信息可视化：

# 将距离信息转换为灰度图像以便显示
distance_image = cv2.normalize(distance, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
distance_image = cv2.convertScaleAbs(distance_image)
# 显示距离信息图
cv2.imshow('Distance Map', distance_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在完成这些步骤之后，你可以得到一个表示场景中每个点距离的图像，从而实现测距的功能。这个过程不仅涵盖了图像匹配的关键步骤，也展示了如何从视差图转换到距离信息。对于计算机视觉的初学者来说，通过这个实例，你可以进一步理解双目立体视觉的原理，并探索其在其他领域的应用。

为了更深入地理解和应用双目立体视觉技术，建议参阅《高分项目：Python+OpenCV双目立体视觉图像测距教程》。该教程详细解释了上述过程中的每个步骤，并提供了丰富的代码注释和项目文档，非常适合新手入门。同时，它的内容也足够全面和深入，即使是已经有一定基础的学习者，也能从中获得新的知识。

参考资源链接：[高分项目：Python+OpenCV双目立体视觉图像测距教程](https://wenku.csdn.net/doc/4i6ycr9kbe?spm=1055.2569.3001.10343)