立体视觉入门：双目成像与深度计算

立体匹配（Stereo Vision）是计算机视觉领域的一个重要分支，它通过比较两个从不同视角拍摄的图像来估计场景中的深度信息。这个概念起源于对人类视觉系统的理解，人类能够通过双眼观察到的微小视差（disparity）来感知三维空间。在计算机上，这一过程涉及两个关键步骤：获取图像数据和计算深度。 首先，立体视觉系统通常由一对左右相机组成，它们的光学中心分别标记为OL（左眼）和OR（右眼）。每个相机将捕捉到实际场景中物体的投影，形成各自的像平面。这两个像平面之间的距离，即基线（baseline），b，是决定视差分辨率的关键因素。当一个场景中的点P在左相机中被成像为pL，而在右相机中被成像为pR时，它们之间的像素差异d就是视差，等于pR与pL的差值。 例如，假设点P在两幅图中的位置分别为pL=9像素和pR=3像素，那么d = pR - pL = 6像素。从这个视差值，我们可以通过公式z = b / pd来计算出该点的深度（z），其中pd代表像素宽度。 立体视觉的应用广泛而多样。在航空测绘（Aerial Mapping）中，它可以用于创建高精度地图和三维模型；在犯罪现场调查（Forensics）和交通事故分析中，有助于重建事件发生时的现场细节；在矿业（Mining）中，用于测量矿井内部结构；在建筑和城市规划（Civil Engineering）等领域，它可以帮助测量建筑物的距离和尺寸，提高精确度。 尽管技术基础相对简单，但立体匹配涉及复杂的算法和技术，包括但不限于：特征匹配、稠密对应、深度估计、误差校正等。随着深度学习的发展，现代方法如卷积神经网络（CNN）和深度学习框架（如OpenCV、CUDA-Compute Unified Device Architecture）使得立体视觉处理更为高效，应用范围也进一步扩大。因此，对于初学者来说，理解和掌握立体匹配原理是进入高级计算机视觉研究的重要一步。