简述双目立体视觉的基本原理以及平行双目视觉模型及其计算公式。

双目立体视觉是一种通过模拟人类双眼观察来实现深度感知的技术。其基本原理是通过左右两个相机同时拍摄同一场景的图像，然后通过计算左右图像之间的差异来确定物体的深度信息。

平行双目视觉模型是双目视觉中常用的一种模型，它假设左右相机之间的光轴是平行的。该模型的关键参数包括基线、焦距和像素间距。

基线是指左右相机光轴之间的距离，它决定了视差（左右图像之间的水平偏移量）与物体深度之间的关系。较大的基线可以提供更精确的深度测量结果。

焦距是指相机镜头到图像传感器的距离，它决定了图像的缩放比例。较长的焦距可以提供更大的深度范围。

像素间距是指相机传感器上相邻像素之间的距离，它用于将视差值转换为物体的实际深度值。

在平行双目视觉模型中，通过测量左右图像之间的视差，可以使用三角测量法计算出物体到相机的距离。具体的计算公式为：

Depth = (Baseline * Focal Length) / Disparity

其中，Depth表示物体的深度，Baseline表示基线长度，Focal Length表示焦距，Disparity表示左右图像之间的视差值。

需要注意的是，双目立体视觉还涉及到图像校正、特征提取、匹配算法等步骤，以进一步提高深度测量的准确性和稳定性。这些步骤在实际应用中经常与立体匹配算法相结合，以获取更精确的深度信息。

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简述双目视觉系统测量目标深度的原理

双目视觉系统是通过两个相机同时拍摄同一场景，然后通过计算机分析两个图像之间的差异来确定目标深度的。当目标距离相机越远时，两个相机拍摄的图像中的目标位置差异越小；当目标距离相机越近时，两个相机拍摄的图像中的目标位置差异越大。通过测量这些差异，系统可以计算出目标距离相机的距离，从而确定目标深度。此外，双目视觉系统也可以通过计算目标在两个图像中的像素位移来确定其深度。该系统还可以使用三角测量法，将两个相机与目标之间的距离和角度信息结合起来，进一步提高测量精度。

简述Lasso模型的基本原理

Lasso模型是一种线性回归模型，它通过对目标函数加入L1正则化项，使得模型的系数可以被压缩到零，从而实现特征选择的功能。Lasso模型的基本原理是在最小化目标函数的同时，加入L1正则化项，使得模型的系数不仅要拟合数据，还要尽可能的小。这样可以使得一些不重要的特征的系数被压缩到零，从而实现特征选择的功能。Lasso模型的优点是可以处理高维数据，并且可以进行特征选择，但是它也有一些缺点，比如对于高度相关的特征，Lasso模型会随机选择其中的一个特征，而忽略掉其他相关特征的影响。