双目视觉三维重建代码 matlab

以下是一份简单的 MATLAB 代码，用于双目视觉三维重建：

首先，需要读取左右相机拍摄的图像，将其转换为灰度图像：

imgLeft = imread('left.jpg');
imgRight = imread('right.jpg');

imgLeftGray = rgb2gray(imgLeft);
imgRightGray = rgb2gray(imgRight);

接下来，需要对图像进行校正，以确保左右相机的图像对齐。可以使用 MATLAB 自带的 `stereoRectify` 函数实现此操作：

stereoParams = stereoParameters(cameraParams1, cameraParams2, ...
    cameraLocation1, cameraLocation2);

[imgLeftRect, imgRightRect] = rectifyStereoImages(imgLeftGray, imgRightGray, stereoParams);

然后，需要对校正后的图像进行特征提取和匹配。可以使用 SURF 特征检测器和描述符来实现此操作：

pointsLeft = detectSURFFeatures(imgLeftRect);
pointsRight = detectSURFFeatures(imgRightRect);

[featuresLeft, validPointsLeft] = extractFeatures(imgLeftRect, pointsLeft);
[featuresRight, validPointsRight] = extractFeatures(imgRightRect, pointsRight);

indexPairs = matchFeatures(featuresLeft, featuresRight);
matchedPointsLeft = validPointsLeft(indexPairs(:, 1));
matchedPointsRight = validPointsRight(indexPairs(:, 2));

接下来，需要使用标定参数和匹配点来计算视差。可以使用 MATLAB 的 `disparity` 函数来实现：

disparityMap = disparity(imgLeftRect, imgRightRect);

最后，可以使用视差和标定参数来计算深度：

points3D = reconstructScene(disparityMap, stereoParams);
Z = points3D(:, :, 3);

这只是一个简单的示例，实际的双目视觉三维重建过程可能更加复杂。但是，这段代码可以为您提供一个起点，帮助您开始编写自己的双目视觉三维重建算法。