机器学习实践系列之10 - OpenCV实战立体视觉

       立体视觉 是通过图像间的对应关系，根据三角测量原理，得到视差图，主要过程包括：摄像机标定、立体标定、立体校正、计算视差图。

       在得到视差信息后，很容易根据投影模型 计算原始图像的深度，立体匹配技术被 认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题，容易受 光照、噪声、非显著纹理（特征）等问题影响，无法得到较好的匹配效果。

       本节主要讲解 OpenCV 自带立体视觉模块 StereoSGBM 。

       StereoSGBM 是一种 半全局匹配算法，对比 BM算法 StereoBM （块匹配，Block Matching）视差图轮廓更清晰，但是计算量稍大。

       详细说明可以参考OpenCV的在线文档：http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html

       来看实现效果：

参考代码：