基于Matlab的双目视觉三维重建

基于Matlab的双目视觉三维重建

双目视觉三维重建是一种常见的立体视觉技术，通过捕捉同一场景在两个不同位置的图像，从而获取物体深度及三维结构等信息。本文将介绍如何使用Matlab进行双目视觉三维重建，并提供相关代码。

首先，需要准备两组相机的标定数据。通过对相机的内参、外参进行标定，可以得到两个相机的对应关系。具体实现方式可使用Matlab的相机标定工具箱进行标定，并得到相机内部参数矩阵和外部参数矩阵。

接着，加载双目图像，并对其进行预处理。由于双目图像存在差异，因此需要进行匹配操作。本文考虑使用SIFT算法进行特征点匹配，具体实现方式可调用Matlab中sift函数进行特征提取。

然后，需要进行立体匹配。由于左右两幅图像存在视差，因此需要找到左右视图对应点之间的差异，并计算视差图。本文考虑使用BM算法进行立体匹配。BM算法是一种基于块匹配的算法，可以有效地解决视差计算问题。具体实现方式可调用Matlab中stereoBM函数进行立体匹配。

接下来，根据视差图计算深度信息。深度信息可以通过视差和基线长度计算得到。其中，基线长度是两个相机之间的距离。本文将基线长度设为50mm。具体实现方式可调用Matlab中disparityToDepth函数进行深度计算。

最后，根据深度信息生成三维模型。本文考虑使用点云技术生成三维模型，具体实现方式可使用Matlab中pointCloud函数进行点云处理，并使用plot3函数将点云可视化。

下面是完整的Matlab代码：

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img_left = imread(‘left.png’);
img_right = imread(‘right.png’);