OpenCV双目视觉立体匹配源码解析

"该资源包含了一个用C/C++编写的OpenCV双目立体视觉算法实现的源代码。主要功能是通过归一化互相关(Normalized Cross Correlation, NCC)方法来实现立体匹配，从而计算出深度信息。提供的代码包括了图像处理的基本操作以及显示图像属性的辅助函数。" 在计算机视觉领域，双目视觉是一种基于两个摄像头模拟人类双眼观察物体的技术，可以用来获取场景的三维信息。OpenCV库提供了丰富的功能，支持双目视觉的算法实现，如立体匹配、视差计算等。在这个源代码中，开发者使用了归一化互相关(NCC)算法，这是一种常用的距离度量方法，用于寻找最佳匹配像素对。 NCC算法的核心思想是计算两个模板图像（来自左右相机的对应图像区域）之间的相关性，并通过归一化处理降低光照、噪声等因素的影响。在代码中，可能包含了以下步骤： 1. **图像预处理**：包括灰度化、直方图均衡化等，以增强图像对比度，便于后续特征匹配。 2. **特征提取**：可能使用SIFT、SURF或其他特征点检测算法，找到图像中的关键点。 3. **匹配**：使用NCC算法计算每个特征点在左右图像中的对应点。NCC值越高，表示两个图像区域的相关性越强，匹配度越好。 4. **视差计算**：根据匹配结果，计算像素的视差，即对应点在左右图像中的水平偏移。视差图反映了深度信息。 5. **后处理**：包括视差图平滑、消除错误匹配等，以提高匹配质量和深度图的准确性。 6. **显示图像属性**：代码中还包含了一个辅助函数`displayImageProperty`，用于打印输入图像的宽度、高度等基本信息，帮助调试和理解图像数据。 通过这个源代码，开发者可以学习如何在OpenCV环境下实现双目视觉系统，以及如何利用NCC进行立体匹配。这对于进行机器人导航、3D重建、自动驾驶等应用的开发具有重要意义。