基于OpenCV和C++的SGBM双目测距实践

资源摘要信息:"本资源展示了如何使用OpenCV和C++结合Semi-Global Block Matching（SGBM）算法来实现双目立体视觉的测距。双目测距技术是一种基于两个从不同角度获取的图像来计算场景中物体距离的方法，这种方法模拟了人类的双眼视觉原理，能够推算出物体的深度信息。本资源中的DEMO程序是专门为双目摄像头设计的，可以不借助额外硬件，仅用普通的双目摄像头就能进行测距操作。 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了很多常用的视觉处理函数，包括图像处理、特征检测、物体识别等。SGBM算法是立体视觉领域中的一种算法，它通过比较左右两个图像中相同特征点的位置差异来估计视差图，进而计算出深度图，用于双目测距。 本资源中的程序考虑了实际应用中的一些参数调整，例如factord54，这个参数可能与SGBM算法中的匹配代价计算或视差范围设定有关。在实际应用中，用户可能需要根据具体情况调整这个参数，以及其它相关参数，如窗口尺寸、最小/最大视差值等，以达到最佳的测距效果。 程序使用C++编写，说明了如何将OpenCV库集成到C++项目中，提供了基础的代码框架，展示了如何调用OpenCV函数来处理图像数据，获取双目摄像头的视频流，计算视差图，并最终输出深度图。深度图中每个像素的值代表了对应场景点的距离信息。 具体实现步骤可能包括： 1. 初始化摄像头参数和SGBM算法的配置。 2. 从双目摄像头读取视频流。 3. 对获取的左右图像进行预处理，包括矫正和校对。 4. 使用SGBM算法计算左右图像之间的视差图。 5. 根据视差图和摄像头的内部及外部参数，通过三角测量原理计算深度图。 6. 显示和保存计算得到的深度图。 由于资源中未提供完整的代码，无法直接运行，但可以作为一个学习和开发的起点。开发者需要有一定的C++和OpenCV基础，才能理解和扩展本资源中的DEMO程序。" 知识点: - OpenCV和C++：OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库，主要用C++编写，提供丰富的图像处理、机器学习、特征检测等接口。C++是面向对象的编程语言，被广泛应用于系统编程和软件开发中。 - 双目测距技术：双目测距是一种通过分析从两个不同角度拍摄的图像来估计物体距离的方法。它利用了双眼视觉原理，即通过两个稍微不同的视角观察物体，可以感知深度信息。 - Semi-Global Block Matching（SGBM）算法：SGBM是一种在立体视觉领域常用的算法，它通过计算左右两个图像的视差来估计深度信息。SGBM算法基于块匹配原理，对每个像素点在整个图像中的相似块进行搜索，计算匹配代价，并通过最小化全局能量函数来获得最优视差图。 - 视差图和深度图：视差图表示双目相机获取的两个图像中，对应点在水平方向上的位移量。深度图则是将视差图转换为实际的距离信息，每个像素值表示其对应场景点的距离。 - 双目摄像头：双目摄像头由两个摄像头组成，它们的位置和视角有固定关系，模拟了人类的双眼。使用双目摄像头可以通过比较两个摄像头捕获的图像来计算场景中物体的深度信息。 - 参数配置和调整：在实现双目测距时，需要正确配置和调整算法参数，如窗口大小、最小/最大视差值、匹配代价计算参数等，以适应特定应用场景和获得准确的测距结果。 - 三角测量原理：三角测量是一种基于几何关系的测量方法，通过测量从两个不同位置到同一物体的距离和夹角，可以计算出物体的位置信息。在双目视觉中，通过分析左右两个图像中物体的视差，结合摄像头的内部参数和它们之间的几何关系，可以计算出物体的深度信息。 - C++与OpenCV的集成：要在C++项目中使用OpenCV，需要先进行库的安装和配置，然后在代码中包含相应的头文件，使用OpenCV提供的函数和类进行开发。