第17章 双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（二）双目定标与双目校正

三、双目定标和双目校正

双目摄像头校准时不仅需要确定每个摄像头的内部参数信息,还必须通过校准过程获取两台摄像头之间的相对位置信息(例如,在左 camera 基础上表示右 camera 的外参参数包括平移向量 t 和旋转矩阵 R)

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图6

为了计算目标点在左右两个视图中形成的视差，在获取左视图和右视图后需要将该目标点在左右两个视图中对应的像进行配准操作。然而，在平面二维空间中进行特征点配准会耗费大量计算资源。因此可以通过引入极线约束条件来降低配准难度，并将二维配准问题转化为一维空间中的极线配准问题从而显著减少计算复杂度。

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图7

其作用在于将经过畸变校正的两幅双目图像精确地建立一对齐关系，并使两副图景的极线位于同一水平位置。因此，在任一图中任一点与其在另一图中的对应点必然具有相同的行号值；从而可以在同一行内通过一维搜索快速定位到对应的点。

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图8

1． 关于cvStereoCalibrate的使用

参考Learning OpenCV的例程后直接调用cvStereoCalibrate函数进行双目定标操作时，在边缘区域可能会导致较为明显的图像畸