双目相机三维重建

双目相机三维重建是一种计算机视觉技术，通过两个摄像头捕捉同一场景的不同视角，进而计算出场景中物体的三维坐标。在本项目中，该过程由MATLAB进行初步处理，然后在Visual Studio (VS)环境中实现最终的三维重构。下面将详细讨论双目标定、畸变矫正、立体校正和三维重建等关键步骤。 1. 双目标定和矫正： - 双目标定是获取两个摄像头之间几何关系的过程，包括内参矩阵、外参以及畸变系数的估计。需要准备一个6x9的标准棋盘格作为标定板，测量其实际尺寸。采集多个不同角度和位置的标定板图像，确保覆盖相机视场的各个部分。 - 在MATLAB的Stereo Camera Calibrator应用中加载左右相机的图像，输入棋盘格尺寸，进行标定。标定结果会显示检测到的点（绿色圆圈）和重投影点（红色十字），并提供标定误差分析，以便优化参数。 - 图像校准阶段，可以通过剔除标定误差较大的图像对，重新标定以提高准确性。标定完成后，可以导出立体标定参数StereoParams，包括内参、外参、畸变系数等。 2. 立体校正： - 竣整校正是对摄像头捕获的图像进行校正，消除镜头畸变。校正后的图像能更好地反映真实世界的比例和形状。工具箱提供的功能可以直接得到畸变矫正和立体校正后的图像，并可以导出用于后续处理的参数。 3. 三维重建： - 三维重建基于立体校正后的图像进行。在Reconstruction3d源文件中，输入立体校正后的图像，以及关键参数，如焦距像素尺寸FocalLenInPixel、图像坐标系统定义、像素的实际尺寸resizeScale和相机之间的基线距离baselineInMM（本例中为307mm）。 - 通过匹配立体校正后图像中的特征点，计算它们在三维空间中的深度信息，从而重建出场景的三维模型。运行程序后，即可得到重建结果，展示场景的三维结构。 总结来说，双目相机三维重建涉及多个复杂步骤，包括标定、畸变矫正和立体校正，最后通过特定算法实现三维空间点的恢复。MATLAB提供了强大的工具支持这些过程，而Visual Studio则用于进一步实现和验证重建效果。通过精确的标定和优化，可以提高重建精度，使得在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域具有广泛的应用价值。