双目相机构建与特征点深度及坐标计算

资源摘要信息:"在计算机视觉和图像处理领域，双目视觉系统通过模拟人类的双眼视觉来感知深度信息，这是通过分析两个从不同角度拍摄的同一场景的图片来实现的。本文所讨论的是如何使用两个单目相机通过特定的方法构建一个双目相机系统，并计算出场景中特征点的深度以及其在三维空间中的位置坐标。 首先，单目相机仅能提供二维图像信息，而双目相机系统能够利用两个相机之间的几何关系（内参和外参）来估计场景的深度信息。内参指的是相机自身的参数，如焦距、主点坐标等，这些参数通常通过相机标定过程获得。外参描述的是两个相机之间的相对位置和姿态，包括平移向量和旋转矩阵，这通常通过相机间的相对标定过程获得。 在获得两个相机的内参和外参后，可以通过计算来构建视差图（disparity map），即同一点在两个不同相机图像中的位置差异。视差图能够直接用于计算特征点的深度信息。视差值越大，表示特征点离相机越近；反之，视差值越小，则表示特征点离相机越远。 在本案例中，处理两个单目相机拍摄的图片以构建双目系统，首先需要进行图像的校正（rectification），使得对应的特征点能够在两个图像上位于相同的扫描线（epipolar lines）。这一步骤是通过将图片映射到极线图片来实现的，目的是简化之后的特征匹配和视差计算。 案例中提到的图片到极线图片的remap是一个关键步骤，它保证了在后续处理中只需要在一维上搜索匹配点，而不需要在二维图像平面上搜索。在图像校正后，特征点在两个图像上应当有相同的v值（垂直扫描线坐标），而u值（水平坐标）会根据相机之间的外在位置关系产生偏移。在本案例中，u值的偏移量为78，这个偏移量是基于相机间的具体几何配置和相对位置确定的。 一旦两个图像被校正并且特征点在两个图像中的对应关系被建立，就可以计算视差值，并据此计算出每个特征点的深度信息。深度信息可以用来重建整个场景的三维模型。通过这种方式，即使是使用两个单目相机，也可以模拟出双目相机的效果，进而实现对场景深度信息的获取和三维空间坐标位置的计算。 最后，需要强调的是，这种通过双目相机系统获取的深度信息和位置坐标的计算，对于机器人导航、三维重建、增强现实和自动驾驶等领域具有非常重要的意义。准确的深度信息能够极大提高这些系统对周围环境的理解和应对能力。" 【压缩包子文件的文件名称列表】: 两张单目图片形成特征点三维坐标 由于文件列表只提供了文件的名称，没有提供具体的文件内容，因此无法从列表中提取或生成更详细的知识点。如果需要对列表中的文件进行深入分析，请提供具体文件内容或详细描述。