本文介绍了OpenCV3中的双目视觉原理和实验过程，包括双目摄像机读取、标定环节以及立体匹配。通过三角测量原理计算物体的三维信息，涉及VS2013环境、OpenCV3.2.0库和双目摄像头的使用。实验中，重点讨论了图像匹配和标定的重要函数，如findChessboardCorners()、cornerSubPix()和stereoCalibrate()，并展示了不同的立体匹配算法的应用。
1 双目视觉
何为双目视觉？
双目视觉是模拟人类视觉原理，使用计算机被动感知距离的方法。从两个或者多个点观察一个物体，获取在不同视觉下的图像，根据图像之间像素的匹配关系，通过三角测量原理计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息。得到了物体的景深信息，就可以计算出物体与相机之间的实际距离，物体3维大小，两点之间实际距离。目前也有很多研究机构进行3维物体识别，来解决2D算法无法处理遮挡，姿态变化的问题，提高物体的识别率。
2 实验环境
VS2013
OpenCV3.2.0
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参考 http://blog.youkuaiyun.com/lonelyrains/article/details/46874723
或者 http://blog.youkuaiyun.com/loser__wang/article/details/51811347
3 双目摄像机读取
双目摄像机读取代码很简单， 但针对不同的摄像头可能需要稍微调试一下，遇到问题可以参
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