立体抠像项目的Matlab代码左移实现

资源摘要信息:"本资源是一份关于使用MATLAB代码实现立体图像抠像技术的高级计算机视觉课程项目。项目基于Michael Bleyer等人在“通过图像变形处理抠像问题的立体方法”一书中所述算法，由Nikos Paragios指导下的ENS Cachan学生完成。此项目不仅包括MATLAB代码的实现，还涉及图像处理技术中的立体视觉与图像校正等关键概念。 知识点详解： 1. MATLAB在计算机视觉中的应用：MATLAB是MathWorks公司推出的一款高性能数值计算与可视化软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。在计算机视觉领域，MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，使得开发图像识别、图像分析、图像处理等任务变得更加高效和直观。 2. 立体视觉（Stereo Vision）：立体视觉是指利用两个或多个成像设备从不同视角拍摄同一场景，并通过算法处理获取场景的深度信息。它模仿人类的双眼视觉原理，通过比对双目成像产生的视差（disparity）来估计物体的距离和深度。 3. 图像校正（Image Rectification）：图像校正是立体视觉中一个重要的预处理步骤，目的是将双目摄像头拍摄到的图像进行几何变换，使得校正后的图像对具有共线性（epipolar linearity），即同一场景点在两幅图像上的对应点都位于同一条水平线上。这一步骤对于后续的视差计算至关重要。 4. 视差图（Disparity Map）：视差图是立体视觉中表示场景深度信息的一种方式，记录了图像对中左侧图像的每个像素点到右侧图像对应点的水平偏移量。视差图的计算是立体匹配算法的核心步骤，其中视差值越小，表示物体距离相机越近；反之，则物体距离相机越远。 5. 算法的重新实现与测试：项目的目标是基于现有的研究论文，对其中描述的算法进行重新实现和测试。这不仅验证了算法的可靠性，也帮助理解算法细节和性能表现。这也是科研和工程实践中常见的步骤，用于验证理论算法在实际应用中的有效性。 6. Python和OpenCV的使用：该项目不仅涉及MATLAB代码，还要求使用者具备Python编程能力，并使用OpenCV库及其Python绑定进行图像处理。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能库而闻名。 7. 项目构建与测试：为了运行项目，用户需要配置Python环境，并安装必要的软件包。项目中的src目录下的rectify.py文件用于图像校正，而test.py和warpmat.py则用于测试算法的效果和验证图像处理的正确性。 总结而言，这份资源提供了深入学习和实践立体图像抠像技术的宝贵机会，涵盖了从理论学习到算法实现的完整过程。通过这个项目，学生和研究人员可以掌握图像处理、立体视觉和计算机视觉算法的实际应用技能。"