从零开始：学习双目视觉的入门知识与编程实践

从零开始：学习双目视觉的入门知识与编程实践

双目视觉是计算机视觉领域中的重要研究方向，它通过模拟人类双眼的工作原理，使用两个相机同时观察同一场景，从而获取更加准确和立体的深度信息。本文将介绍双目视觉的基本概念和编程实践，帮助您从零开始学习双目视觉。

1. 双目视觉的基本原理

双目视觉的原理基于视差（disparity）的概念，即左右两个相机观察同一物体时，由于视点的差异而产生的像素位移。通过计算视差，我们可以推断出物体的深度信息。

在双目视觉中，我们通常将左侧相机称为主相机（left camera），右侧相机称为辅助相机（right camera）。主要的步骤包括：

• 图像获取：使用相机获取左右两个视角的图像，确保相机的内参（intrinsic parameters）已经校准好。
• 特征提取：在左右图像中提取特征点，常用的特征点包括角点、SIFT特征点等。
• 特征匹配：通过匹配左右图像中的特征点，找到对应的特征点对。
• 视差计算：根据特征点对的像素位移，计算视差值。
• 深度估计：根据已知的相机参数和视差值，估计物体的深度信息。

2. 双目视觉的编程实践