01
课程导论与数学基础
双目视觉概述 · 亚像素精度概念 · 相机成像模型 · 针孔模型与畸变校正 · 极线几何与对极约束 · 本征矩阵与基础矩阵
数学几何
02
相机标定原理
标定板设计 · 张正友标定法 · 内参外参求解 · 畸变系数估计 · OpenCV标定实践
标定OpenCV
03
立体匹配基础
匹配代价计算（SAD、SSD、NCC） · 全局匹配与局部匹配 · 视差图生成 · WTA策略
匹配代价
04
亚像素匹配理论
抛物线拟合 · 高斯拟合 · 重心法 · 插值法（双线性、双三次） · 相位相关法
拟合插值
05
亚像素匹配实现
OpenCV亚像素匹配函数 · 自定义抛物线拟合实现 · 亚像素视差图生成 · 精度评估方法
实现OpenCV
06
立体校正与极线对齐
Bouguet算法 · 校正映射生成 · OpenCV stereoRectify · 校正效果验证
校正极线
07
深度计算与三角测量
三角测量原理 · 线性三角法 · OpenCV triangulatePoints · 深度图生成
深度三角
08
亚像素精度优化
窗口大小选择 · 代价函数优化 · 一致性检查（L-R Check） · 遮挡处理
优化遮挡
09
后处理与滤波
中值滤波 · 双边滤波 · 视差图空洞填充 · 置信度图生成
滤波后处理
10
精度评估指标
均方根误差（RMSE） · 绝对平均误差（MAE） · Bad Pixel Ratio · EPE（端点误差）
评估指标
11
实战：双目相机选型
相机与镜头选择 · 基线距离计算 · 视场角匹配 · 同步触发方案
选型硬件
12
实战：标定板制作与采集
棋盘格/圆点标定板 · 多角度图像采集 · 标定图像筛选
标定板采集
13
实战：相机标定代码实现
单目标定 · 双目标定 · 标定结果保存与加载 · 重投影误差分析
代码标定
14
实战：立体校正代码实现
校正映射生成 · 图像校正 · 校正效果可视化
校正可视化
15
实战：亚像素匹配代码实现
SAD匹配+抛物线拟合 · NCC匹配+高斯拟合 · 视差图可视化
匹配亚像素
16
实战：深度图生成与点云
深度图计算 · 点云生成（XYZ格式） · 点云可视化（Open3D/PCL）
点云深度
17
实战：精度优化与调试
参数调优 · 错误视差分析 · 调试工具使用（Matplotlib/OpenCV窗口）
调试优化
18
实战：实时双目系统
多线程采集 · GPU加速（CUDA） · 实时视差显示
实时GPU
19
实战：目标测距应用
目标检测（YOLO）+双目测距 · 距离计算 · 测距精度验证
测距YOLO
20
实战：三维重建应用
多视角点云融合 · 表面重建（Poisson） · 纹理映射
重建纹理
21
进阶：半全局匹配（SGM）
SGM原理 · 代价聚合 · 路径优化 · OpenCV SGBM实现
SGM进阶
22
进阶：深度学习立体匹配
PSMNet · GC-Net · RAFT-Stereo · 预训练模型使用
深度学习匹配
23
进阶：亚像素深度学习
特征级亚像素 · 损失函数设计 · 端到端训练
亚像素深度
24
进阶：多目立体视觉
三目/四目系统 · 冗余视差融合 · 精度提升策略
多目融合
25
进阶：事件相机双目
事件相机原理 · 事件立体匹配 · 高速场景应用
事件相机高速
26
进阶：结构光与双目融合
结构光原理 · 编码策略 · 主动立体匹配
结构光主动
27
进阶：ToF与双目融合
ToF原理 · 深度图融合 · 互补优势分析
ToF融合
28
进阶：SLAM中的双目
ORB-SLAM3双目模式 · 视觉里程计 · 回环检测
SLAM里程计
29
进阶：嵌入式双目系统
Jetson/RK3588部署 · 模型量化 · 边缘端优化
嵌入式边缘
30
总结与展望
课程总结 · 常见问题FAQ · 未来趋势（NeRF、3D Gaussian Splatting）
总结趋势