双目视觉三维重建代码

双目视觉三维重建是计算机视觉领域的一个关键技术，它利用两台或多台相机同时捕捉场景的不同视角，通过匹配图像特征和计算视差来重建三维模型。以下是双目视觉三维重建的基本步骤：

1. **图像获取**：使用两个相机（通常称为立体摄像头）同时拍摄同一场景，相机之间的基线距离很重要，因为这影响到深度信息的计算。

2. **特征匹配**：在两张图像中寻找对应点，比如SIFT、SURF、ORB等特征点检测算法用于找到相似的像素位置。

3. **视差计算**：通过像素间的匹配，计算出每个像素在另一幅图像中的偏移，即视差值。经典的算法如Block Matching或StereoBM，现代方法则有半精度匹配（如SGBM）和深度图细化（如Cost Aggregation）。

4. **深度重建**：视差值转换成深度值，常用的方法有单应性矩阵求解法、基于图的方法（如Disparity Map）或基于优化的算法。

5. **多视图几何**：利用多视图几何原理，通过三角法确定三维空间中的点坐标，形成稀疏或者稠密的点云。

6. **表面重建**：对于稠密点云，可以使用诸如Marching Cubes等算法生成连续的三维网格模型。

7. **纹理映射**：如果有多余的信息，如RGB图像，可以对重建的模型进行纹理贴图，增加细节。