68、立体视觉中的图像校正与匹配技术

立体视觉中的校正与匹配技术解析

pear55

于 2025-10-27 13:50:08 发布

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分类专栏： OpenCV实战入门指南文章标签：立体视觉图像校正立体匹配

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立体视觉中的图像校正与匹配技术

1. 未校准立体校正

在未校准的立体校正中， cv::stereoRectifyUncalibrated() 算法接收两个二维特征点数组 points1 和 points2 作为输入，这两个数组分别包含左右图像之间的对应点。同时，还需要传入之前计算得到的基础矩阵 F 。另外， imageSize 描述了校准过程中使用的图像的宽度和高度。校正后的单应性矩阵会分别存储在函数变量 H1 和 H2 中。如果点到其对应极线的距离超过设定的阈值（默认为 5.0），算法会将该对应点剔除。

cv::stereoRectifyUncalibrated(
  cv::InputArray points1,         // 图像 1 的二维特征点数组
  cv::InputArray points2,         // 图像 2 的二维特征点数组
  cv::InputArray F,               // 基础矩阵
  cv::Size       imageSize,       // 图像尺寸
  cv::OutputArray H1,             // 图像 1 的校正（单应性）矩阵
  cv::OutputArray H2,             // 图像 2 的校正（单应性）矩阵
  double          threshold = 5.0 // (可选) 异常值阈值 ('