双目测距系统搭建与精度提升实战

📚 共计 30 章节

双目视觉基础

从人眼立体视觉到计算机模拟，双目测距的核心原理与三角测量法。

相机成像模型

针孔相机模型、四大坐标系（世界、相机、图像、像素）及其转换关系。

坐标系矩阵

相机标定原理

张正友标定法详解，内参、外参、畸变系数的物理意义。

标定张正友

相机标定实战

使用OpenCV进行棋盘格标定，提取角点、计算参数、评估重投影误差。

双目系统搭建

双目相机的选型原则（基线、焦距、分辨率），硬件同步与固定结构设计。

极线几何与对极约束

本质矩阵E、基础矩阵F、单应矩阵H的推导与求解。

立体校正（Rectification）

Bouguet算法原理，使左右图像行对齐，简化匹配搜索。

Bouguet行对齐

立体校正实战

OpenCV stereoRectify与initUndistortRectifyMap的使用与调参。

立体匹配概述

匹配代价计算、代价聚合、视差优化、视差 refinement 四大步骤。

局部立体匹配

SAD、SSD、NCC算法原理与实现，窗口大小对精度的影响。

全局立体匹配

动态规划、图割（Graph Cut）、置信度传播（BP）算法简介。

半全局匹配（SGM）

SGM核心思想，路径聚合策略，OpenCV SGBM参数详解。

SGBM实战调优

P1、P2参数、uniquenessRatio、disp12MaxDiff等关键参数调节。

视差后处理

左右一致性检查（LRC）、中值滤波、连通域滤波去除噪点。

亚像素插值

抛物线拟合、等角拟合，将视差精度从像素级提升到亚像素级。

亚像素拟合

深度计算与点云生成

由视差图计算深度图，Q矩阵与reprojectImageTo3D。

精度影响因素分析

基线长度、焦距、像素尺寸、匹配窗口、光照条件的影响。

误差建模与传播

视差误差如何传递到深度误差，推导深度误差公式。

主动光辅助

结构光与散斑投影如何提升弱纹理区域的匹配精度。

结构光散斑

高精度标定进阶

使用高精度标定板（Charuco板），优化标定流程。

Charuco高精度

畸变校正与去畸变

径向畸变、切向畸变的数学模型，校正后的图像质量评估。

立体匹配加速

CUDA加速、OpenCL加速、多尺度金字塔策略。

深度学习立体匹配

RAFT、STTR等端到端网络简介，与传统方法的对比。

深度学习RAFT

深度学习实战

使用预训练模型进行视差估计，ONNX部署与推理。

多目与三目系统

三目视觉的优势，如何融合多视角信息提升鲁棒性。

温度与机械稳定性

温度变化对基线的影响，机械结构热胀冷缩的补偿方法。

在线自标定

基于特征点匹配的在线外参自标定算法，适应动态场景。

自标定在线

系统集成与同步

多相机硬触发同步，时间戳对齐，数据流管道设计。

精度评估方法

使用高精度激光雷达或已知距离的靶标，评估测距误差。

评估激光雷达

综合实战项目

从零搭建一套高精度双目测距系统，涵盖标定、匹配、后处理、评估全流程。

实战全流程