VS2013中实现双目相机校准与立体匹配

该资源是关于使用Visual Studio (VS) 实现双目摄像头校准的教程，主要涉及OpenCV库的使用以及纯C++代码的编写。通过获取和处理两个摄像头的内参、外参，实现双目的立体匹配和距离测量。 在双目视觉系统中，校准是非常重要的一步，它能确保两个摄像头捕捉到的画面能够正确地对应起来。这个过程涉及到多个关键知识点： 1. **摄像头内参**：包括焦距（Focal Length）、主点坐标（Principal Point）和畸变系数（Distortion Coefficients）。在提供的内容中，可以看到fc_left和fc_right分别代表左摄像头和右摄像头的焦距，cc_left和cc_right是主点坐标，kc_left和kc_right则是畸变系数。这些参数是通过OpenCV的calibrateCamera函数计算得出的，用于校正图像的透视失真。 2. **摄像头外参**：主要是旋转向量（Rotation Vector, om）和位移向量（Translation Vector, T）。这两个参数描述了右摄像头相对于左摄像头的位置和姿态。在给定的数据中，om表示旋转角度，T表示平移距离，它们共同构成了摄像头间的相对位置关系。 3. **OpenCV库**：OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，其中包含了用于摄像头校准、图像处理和立体视觉等功能的工具。在这个案例中，OpenCV被用来获取校准参数，但最终的双目校准算法是用C++独立实现的。 4. **C++编程**：在实际应用中，双目校准的算法需要被集成到软件系统中，因此理解C++编程是必要的。提供的代码片段展示了如何在C++程序中引用OpenCV库，并进行基本的输入输出操作。 5. **立体匹配与测距**：这部分内容涉及到如何利用双目校准后的参数进行深度估计和三维重建。在给出的代码段中，虽然没有具体的立体匹配算法，但提到了这部分功能，通常会使用像SGBM（ Semi-Global Block Matching）这样的算法来找到左右图像的对应像素，进而计算深度信息。 6. **环境配置**：开发环境是VS2013，使用的OpenCV版本是3.1.0。开发者需要确保正确的库链接和编译设置，以使项目能够顺利运行。 通过以上步骤，开发者可以构建一个双目视觉系统，对摄像头进行校准，然后利用校准后的信息进行立体匹配和距离测量，这在自动驾驶、机器人导航、3D重建等领域有着广泛应用。在实际操作中，还需要考虑光照变化、噪声处理、实时性能优化等复杂问题。