基于双目视觉的行车中障碍距离检测方法研究与目标跟踪

双目摄像头在计算机视觉领域中被广泛应用于行车中的障碍物检测和距离估计。本文将介绍基于Python语言的双目视觉技术，以及如何使用该技术检测行车中的障碍物并跟踪目标。我们将提供相应的源代码来帮助读者理解和实现这一方法。

1. 双目视觉原理
   双目视觉利用两个摄像头模拟人眼的立体视觉，通过对两个摄像头所捕捉的图像进行比较和分析，可以得到物体的深度信息。基本原理是通过计算两个摄像头之间的视差（disparity），从而确定物体的距离。

2. 环境配置与库安装
   首先，我们需要安装Python的OpenCV库，该库提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。可以使用以下命令来安装OpenCV库：

pip install opencv-python

3. 代码实现
   以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用双目视觉进行目标检测和跟踪：

import cv2

# 初始化摄像头
left_camera = cv2.VideoCapture