C++实现基于SIFT的双目立体视觉测距技术研究

资源摘要信息:"基于SIFT特征匹配的双目立体视觉测距_C++" 本资源是关于利用C++实现基于尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，简称SIFT）特征匹配算法进行双目立体视觉测距的技术文档。以下是对文档中提到的各个知识点的详细说明： 1. DisparityMap（视差图） DisparityMap是双目立体视觉测距中的一种关键技术，它基于视差（Disparity）原理，即同一场景中物体在左眼和右眼图像中的水平位置差异，来推算出物体与相机之间的距离。文档中提到DisparityMap可以通过两种算法计算：BM（块匹配）算法和SGBM（半全局块匹配）算法。这两种算法都属于计算机视觉中用于生成视差图的常用方法。 - 块匹配（BM）算法是一种基于局部的方法，通过在左图像中的一个块在右图像中寻找相似块的方式来计算视差。 - 半全局块匹配（SGBM）算法则引入了全局优化概念，不仅考虑了局部信息，还加入了像素间的关联性，可以得到更为平滑且精确的视差图。 2. Similar-Triangles（相似三角形测距法） 相似三角形测距法是基于几何学原理的测距方法。在双目立体视觉系统中，通过测量左右相机图像上同一物体点的视差，并结合相机的基线距离（即两个相机中心之间的距离，由B表示）和相机的焦距（由f表示），可以使用公式 d = Bf/|x2-x1| 来计算物体距离d。其中，x1和x2分别是物体点在左右相机图像上的水平坐标位置。这种方法的准确性依赖于准确的相机标定和精确的视差计算。 3. VedioCaptrue（视频截图） VedioCaptrue可能是用于双目相机系统同步截图的程序或函数库。在双目立体视觉系统标定和测距过程中，需要同时获取左右相机的图像，这通常通过视频捕捉来完成。准确的同步截图能够确保从两个视角获得的图像在时间上是对齐的，这对于后续的视差计算和距离估计至关重要。 4. data（相机内外参数） data文件中存储的是相机标定过程中获得的相机内外参数。相机标定是确定相机参数的过程，这些参数包括但不限于焦距、主点坐标、畸变系数以及旋转和平移矩阵，这些参数对图像的几何校正是必要的。在双目视觉系统中，内外参数的准确标定能够提高测距的精确度。 5. calibration（立体标定） calibration文件涉及到使用OpenCV库进行立体视觉系统的立体标定。立体标定是指使用已知的标定物（如棋盘格）来计算左右相机的相对位置和姿态，以及它们的内部参数。OpenCV库提供了丰富的函数用于处理图像、视频和实时相机捕捉，以及进行立体视觉相关的标定和测距。 本资源提供了一个基于C++和OpenCV实现的双目立体视觉测距的完整流程，涵盖了从视频截图到标定、视差计算直至最终的距离估计。用户可以通过阅读和运行相关代码来理解双目立体视觉测距的原理和实现方法，并应用到实际项目中去。