bouguet立体校正算法

Bouguet立体校正算法是一种常用的立体视觉校正方法，它是由Jean-Yves Bouguet提出的。该算法主要通过摄像头的定标和双目相对位置关系来进行校正。在校正过程中，首先需要获取摄像头的单目内参数据，包括焦距、成像原点和畸变系数。然后，根据双目相对位置关系，对左右视图进行消除畸变和行对准，使得左右视图的成像原点坐标一致、两摄像头光轴平行、左右成像平面共面、对极线行对齐。具体来说，校正过程中会对两个图像平面进行旋转，使得重投影畸变最小化。这样可以使得两个摄像头的图像平面和相机坐标系原点的连线平行，从而实现行对准。最终，通过计算得到的立体校正矩阵，可以将实际的双目系统校正为理想的双目系统，以提高立体视觉的测距精度和准确性。[1][2][3]

相关问题

Bouguet立体校正谁最先提出

根据提供的引用内容，Bouguet算法是用于立体匹配中的极线校正的一种方法。而Bouguet立体校正是由Jean-Yves Bouguet在1999年的论文《Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker》中首次提出的。在该论文中，Bouguet提出了一种基于图像金字塔的Lucas-Kanade特征跟踪算法，该算法可以用于计算光流和进行立体匹配。Bouguet算法在立体匹配中的应用效果非常好，因此被广泛应用于计算机视觉领域。