VSCode 中 OpenCV 的立体视觉：理论与实践

# 1. 立体视觉基础**

立体视觉是一种计算机视觉技术，它利用来自两个或多个摄像头的图像来创建三维场景的表示。它通过模拟人类视觉系统中的双目视觉来实现，该系统使用来自两只眼睛的图像来感知深度。

立体视觉系统通常由两个摄像头组成，它们以略微不同的角度对同一场景进行成像。通过比较这两个图像中的对应点，系统可以计算出这些点到摄像头的距离，从而创建场景的深度图。深度图提供了场景中每个点的深度信息，它可以用于各种应用，例如 3D 重建、物体检测和运动估计。

# 2. OpenCV 中的立体视觉理论

### 2.1 立体视觉原理

立体视觉是利用两个或多个相机从不同角度拍摄同一场景，通过计算图像之间的差异来重建三维场景的计算机视觉技术。其原理基于人类双目视觉系统，当我们用两只眼睛观察物体时，由于眼睛之间的距离，物体在视网膜上的投影位置略有差异。大脑通过融合这两个图像，计算出物体的深度信息，从而感知三维空间。

在计算机视觉中，立体视觉系统通常使用两个或多个相机，模仿人类双目视觉系统。通过计算两幅图像中对应点的差异，可以推导出物体的深度信息。

### 2.2 相机模型和校准

在立体视觉系统中，准确的相机模型和校准对于深度估计至关重要。相机模型描述了相机将三维场景投影到二维图像平面的过程，包括内参和外参。

**内参**描述相机的内部几何特性，包括焦距、光学中心和畸变参数。**外参**描述相机在三维空间中的位置和姿态，包括平移和旋转矩阵。

相机校准的过程是确定相机模型的参数，以消除畸变并估计相机的内参和外参。通常使用标定板或棋盘格图案，通过拍摄一系列图像并分析其特征点来进行校准。

### 2.3 匹配算法

匹配算法是立体视觉中关键的一步，其目的是找到两幅图像中对应点的匹配。匹配算法通常基于图像特征的相似性，例如灰度值、梯度或纹理。

常见的匹配算法包括：

- **块匹配：**将图像划分为小块，并比较每个块在两幅图像中的相似性。
- **特征点匹配：**提取图像中的特征点，并基于特征描述符进行匹配。
- **稠密匹配：**为图像中的每个像素找到匹配点，生成稠密的视差图。

匹配算法的选择取决于场景的复杂性、纹理丰富度和计算资源。

# 3. OpenCV 中的立体视觉实践**

**3.1 立体图像采集和校准**

立体视觉系统需要采集来自两个不同视角的图像，以计算深度信息。在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.VideoCapture` 函数从摄像头或视频文件中读取图像。

import cv2

# 打开两个摄像头
cap1 = cv2.VideoCapture(0)
cap2 = cv2.VideoCapture(1)

# 读取图像
while True:
    ret1, frame1 = cap1.read()
    ret2, frame2 = cap2.read()

    # 校准摄像头
    # ...

**3.2 视差图计算**

视差图是立体图像之间像素差异的表示。它包含了深度信息，其中较大的视差值对应于较近的物体。在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.StereoBM` 或 `cv2.StereoSGBM` 等算法计算视差图。

import cv2

# 创建 StereoBM 对象
stereo = cv2.StereoBM_create()

# 计算视差图
disparity = stereo.compute(frame1, frame2)

**3.3 深度图生成**

深度图是视差图的逆过程，它表示物体到摄像头的距离。在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.reprojectImageTo3D` 函数从视差图生成深度图。

import cv2

# 创建 Q 对象
Q = np.float32([[1, 0, 0, -0.5*width],
                 [0, 1, 0, -0.5*height],
                 [0, 0, 0, focal_length],
                 [0, 0, -1/baseline, 0]])

# 生成深度图
depth = cv2.reprojectImageTo3D(disparity, Q)

# 4. 立体视觉的应用**

**4.1 3D 重建**

立体视觉在 3D 重建中扮演着至关重要的角色。通过从不同的视角捕获图像，我们可以重建对象的 3D 模型。

* **原理：**
* 从不同的视角捕获图像。
* 计算每个像素的视差图。
* 根据视差图生成深度图。