双目立体、结构光、激光雷达：OpenCV立体视觉

# 1. 立体视觉基础**

立体视觉是一种计算机视觉技术，它利用两个或多个摄像头获取同一场景的不同视角图像，通过三角测量原理计算出场景中物体的三维结构信息。

立体视觉的基础原理是：当两个摄像头从不同的位置观察同一个场景时，由于视差的存在，它们拍摄到的图像中同一物体的位置会有所不同。通过计算这些视差，我们可以推导出物体的深度信息。

# 2.1 双目立体视觉

### 2.1.1 相机模型和校正

**相机模型**

在立体视觉中，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。常用的相机模型是针孔相机模型，其假设相机是一个小孔，光线从三维场景中的点穿过小孔并投影到图像平面上。

**相机校正**

相机校正的过程是估计相机内参和外参，以补偿相机镜头畸变和相机之间的相对位置。内参包括焦距、主点和畸变系数，外参包括平移向量和旋转矩阵。

### 2.1.2 视差计算

**视差**

视差是同一场景中同一物体在两幅图像中的对应像素之间的水平或垂直位移。视差与物体到相机的距离成反比，因此可以通过视差计算深度信息。

**视差计算方法**

常见的视差计算方法包括：

- **基于块匹配的方法：**将图像划分为块，并寻找每个块在另一幅图像中的最佳匹配块。
- **基于特征匹配的方法：**检测图像中的特征点，并寻找这些特征点在另一幅图像中的对应点。

**视差图**

视差图是一幅图像，其中每个像素值表示该像素在两幅图像中的视差。视差图可以直观地显示场景的深度信息。

**代码示例：**

import cv2

# 加载两幅图像
img1 = cv2.imread('left.jpg')
img2 = cv2.imread('right.jpg')

# 相机校正
mtx1, dist1 = cv2.calibrateCamera(..., ...)
mtx2, dist2 = cv2.calibrateCamera(..., ...)

# 视差计算
stereo = cv2.StereoBM_create()
disparity = stereo.compute(img1, img2)

# 视差图显示
cv2.imshow('Disparity', disparity)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

**逻辑分析：**

这段代码加载两幅图像，执行相机校正，并使用基于块匹配的方法计算视差图。然后将视差图显示在窗口中。

# 3.1 双目立体视觉实现

#### 3.1.1 相机校正和视差计算

**相机校正**

相机校正的目的是消除相机镜头固有的畸变，以获得准确的图像。OpenCV 提供