matlab双目三维重建

双目三维重建是利用两个摄像头（或相机）从不同角度同时拍摄一个场景，并通过计算机视觉算法将二维图像转化为三维模型的过程。

在MATLAB中，可以使用Computer Vision Toolbox中的函数来实现双目三维重建。以下是一个简单的流程：

1. 标定相机：使用棋盘格等工具对两个相机进行标定，获得内参矩阵和畸变系数。

2. 采集图像：使用两个相机同时拍摄同一场景，并保存左右相机的图像。

3. 特征提取：对左右图像进行特征提取，例如使用SIFT、SURF或ORB等算法。

4. 特征匹配：对左右图像的特征进行匹配，找到对应的特征点对。

5. 计算基线：根据相机标定参数计算相机之间的基线长度。

6. 计算视差：通过计算左右图像特征点的视差（即水平方向上的位移），可以得到深度信息。

7. 三维重建：根据视差和基线信息，可以计算出场景中的三维坐标。

MATLAB中的Computer Vision Toolbox提供了一些函数用于双目视觉的处理，比如`stereoCameraCalibrator`用于相机标定，`matchFeatures`用于特征匹配，`disparity`用于计算视差，`triangulate`用于三维重建等。

需要注意的是，双目三维重建是一个复杂的任务，需要充分理解计算机视觉算法和相机模型，以及对MATLAB编程有一定的了解。