基于VS2019与OpenCV实现SGBM双目测距功能

资源摘要信息:"VS2019+opencv-SGBM双目测距代码" 在当今的计算机视觉领域，双目测距是一个重要的应用方向，它通过模拟人类的双眼视觉原理，利用两个相机从稍微不同的角度拍摄同一场景，通过分析两个视角下的图像差异来计算场景中物体的深度信息。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，它提供了一整套的图像处理和计算机视觉的函数。在OpenCV中，Semi-Global Block Matching（SGBM）是一种用于图像匹配和立体视觉计算的算法。 ### 双目视觉基础概念 双目视觉系统由两个相机组成，这两个相机被固定在一定的距离上，模拟人类的双眼结构。在实际应用中，需要对双目相机进行校准，以便获得相机的内部参数（焦距、主点坐标、畸变系数等）和外部参数（相机间的相对位置和方向）。这些参数对于后续的深度计算至关重要。 ### SGBM算法简介 SGBM算法是一种基于块匹配原理的立体匹配算法，它通过在左右图像上分别定义搜索窗口，寻找相应点的匹配对。SGBM算法利用了图像的局部信息来计算视差（Disparity），视差是指同一场景点在左右图像上的水平位置差。通过对视差的计算，可以进一步求出场景点到相机的距离。 ### OpenCV中的SGBM 在OpenCV库中，提供了SGBM算法的实现，它允许开发者通过编程实现双目视觉的深度图计算。SGBM算法通过设置不同的参数来调整匹配的效果，这些参数包括最小和最大视差、P1和P2等，它们影响了算法的平滑度和准确性。利用这些参数，可以通过调整算法的敏感度和容忍度来适应不同的场景。 ### VS2019环境下的SGBM双目测距实现 在Visual Studio 2019（VS2019）中使用OpenCV库实现SGBM双目测距，需要按照以下步骤进行： 1. **环境搭建**：确保安装了VS2019，并配置好C++开发环境。同时，需要安装OpenCV库，可以是预编译版本或者从源码编译得到的版本。 2. **双目相机标定**：使用OpenCV提供的标定函数对双目相机进行标定，获取内外参数。 3. **图像获取**：利用双目相机获取左右视图的图像数据。 4. **图像预处理**：对获取的图像进行必要的预处理，如灰度化、滤波等，以提高SGBM算法的匹配效果。 5. **立体校正**：根据双目相机的标定参数进行立体校正，使得左右图像在同一水平线上，减少视差搜索范围。 6. **SGBM计算视差图**：应用SGBM算法计算左右图像间的视差图。 7. **深度图获取**：根据视差图和相机标定参数，可以计算出对应的深度图。 8. **结果输出与分析**：将计算得到的深度图进行可视化输出，分析测距的准确性。 ### 关键代码片段 在实际编程中，会使用OpenCV提供的SGBM类和相关函数，例如： ```cpp Ptr<StereoSGBM> sgbm = StereoSGBM::create(minDisparity, numberOfDisparities, P1, P2, SADWindowSize); ``` 其中，`minDisparity` 是最小视差值，`numberOfDisparities` 是视差值的范围，`P1` 和 `P2` 是算法参数，`SADWindowSize` 是SAD（Sum of Absolute Differences）窗口大小。 ### 注意事项 - 在使用SGBM算法时，要特别注意参数的选择和调整，不同的场景和相机配置需要不同的参数设置。 - 在实际应用中，环境因素和相机性能也会影响双目测距的准确性。 以上内容提供了对"VS2019+opencv-SGBM双目测距代码.7z"资源的详细解读，涵盖了双目视觉基础、SGBM算法原理、OpenCV实现、编程实现步骤以及注意事项等多个方面。这些知识点对于理解双目测距技术及其在实际中的应用具有重要的参考价值。