OpenCV+VS2019+MATLAB双目视觉测距系统源码及项目说明

资源摘要信息:"基于OpenCV+VS2019+MATLAB实现双目视觉测距系统源码+sln解决方案+项目说明.zip" 双目视觉测距是一种利用两个相机从略微不同的视角拍摄同一场景，然后通过计算两个图像之间的差异（视差）来测量场景中物体距离的技术。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了许多常用的图像处理、模式识别及深度学习的函数，被广泛应用于双目视觉测距系统的开发中。VS2019即Visual Studio 2019，是微软公司的一款集成开发环境，广泛用于C++、C#等多种编程语言的开发。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，通常用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域。 在双目视觉测距系统中，OpenCV通常用于执行图像预处理、特征提取、立体校正、视差计算等步骤。VS2019作为一个强大的C++开发平台，为OpenCV的应用开发提供了便利，可以快速构建、调试和优化程序。MATLAB在系统开发中可能用于算法验证、结果分析或直接参与处理流程，特别是在需要进行复杂计算或展示三维数据时。 在本资源包中，包含了CameraCalibration.cpp文件，这是一个实现双目相机标定的源码文件。双目相机标定是指通过一系列已知几何特性的标定物体或场景，确定相机内部参数（焦距、主点、畸变系数等）和双目相机之间的相对位置和方向，这是后续测距准确性的基础。此外，还包括校正前后的左右相机图像以及左右相机校正后的图像，这些图像用于展示标定前后的效果对比，以及校正对双目匹配的正面影响。 视差图是双目视觉系统中的一个核心概念，它描述了同一场景在左右相机图像中对应点的水平位置差。BM局部匹配算法（Block Matching）是一种常用的视差计算方法，该算法通过比较左右图像的局部块，寻找最佳匹配块以确定视差。在本资源包中，可能包含了BM算法的实现代码，或者包含了利用该算法得到的视差图样例。 双目视觉测距的实现流程大致如下： 1. 相机标定：使用OpenCV进行双目相机的标定，获取内外参数。 2. 图像预处理：包括图像去噪、增强等步骤，以提高后续处理的准确性和鲁棒性。 3. 图像校正：根据标定结果，对左右相机的图像进行几何校正，保证两幅图像共面且对应点在同一水平线上。 4. 特征匹配：在左右校正后的图像中寻找匹配点。 5. 视差计算：利用BM算法或其他视差计算方法确定匹配点之间的水平位置差异。 6. 深度估计：根据视差值，结合相机的几何参数，计算出实际的物体距离。 OpenCV、VS2019和MATLAB的结合使用，使得开发者能够发挥各自的优势，开发出性能优越且准确的双目视觉测距系统。通过源码学习和实践，可以加深对双目视觉测距理论的理解，并掌握实际开发过程中的各种技巧。