OpenCV 双光融合开发全攻略：从双目校准到多模态融合

OpenCV 双光融合开发全攻略：从双目校准到多模态融合

一、双光融合技术概述

双光融合是指将不同模态（如 RGB 与深度、双目左右图像）的视觉数据进行信息整合，生成包含更多场景特征的融合图像。典型应用包括：

• 双目深度感知：通过左右摄像头视差计算物体距离

• 多光谱融合：融合可见光与红外图像提升场景辨识度

• RGB-D 融合：结合彩色图像与深度数据构建 3D 场景

核心技术链路：

二、双目融合核心实现（以双目测距为例）

1. 硬件准备与环境配置

（1）设备要求

• 双目摄像头（基线距离 B 已知，推荐基线 5-15cm）

• 棋盘格校准板（推荐 8x6 角点，边长 30mm）

• 开发平台：Python 3.8+ / OpenCV 4.5+

（2）环境搭建

# 安装核心库

pip install opencv-python opencv-contrib-python numpy

# 验证安装

python -c "import cv2; print(cv2.__version__)" # 应输出4.8.0+

2. 摄像头校准流程

（1）采集校准图像

import cv2

import numpy as np

# 定义棋盘格尺寸（内角点数量）

chessboard_size = (8, 6)

# 存储角点坐标（世界坐标系下Z=0）

objp = np.zeros((chessboard_size[0]*chessboard_size[1], 3), np.float32)

objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 读取图像并检测角点

objpoints = [] # 世界坐标点

imgpoints = [] # 图像坐标点

for img_path in calibration_imgs:

img = cv2.imread(img_path)

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None)

if r