雙目立體視覺是計算機視覺中的一個重要領(lǐng)域，它利用兩個相機拍攝同一場景的不同視角的圖像，通過計算圖像之間的對應(yīng)關(guān)系，恢復(fù)出場景的三維結(jié)構(gòu)信息。雙目立體視覺的基本步驟包括雙目標定、立體校正、立體匹配和三維重建。本文將介紹這些步驟，幫助你學(xué)會從雙目標定到立體匹配的基本流程。

雙目相機標定

雙目標定是指確定兩個相機之間的幾何關(guān)系，包括內(nèi)參矩陣、外參矩陣和基礎(chǔ)矩陣。內(nèi)參矩陣描述了相機的內(nèi)部參數(shù)，如焦距、主點坐標和畸變系數(shù)。外參矩陣描述了相機的外部參數(shù)，如旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量。基礎(chǔ)矩陣描述了兩個圖像平面之間的對極幾何關(guān)系，即任意一點在一個圖像平面上的投影與另一個圖像平面上的對應(yīng)點所在的直線滿足一個線性方程。

雙目標定的方法有很多，常用的是基于棋盤格圖案的張氏標定法，它利用多幅不同角度拍攝的棋盤格圖像，通過提取角點坐標和求解最小二乘問題，得到兩個相機的內(nèi)參矩陣和外參矩陣，進而計算出基礎(chǔ)矩陣。

tip:除了傳統(tǒng)的標定方法的張正友標定法，還有什么標定方法？

傳統(tǒng)的標定方法：除了張正友標定法還包括椎體標定法、光柵板標定法、點追蹤標定法等，這些方法通常需要事先準備一些特定的標定物體和設(shè)備，采集一定數(shù)量的標定圖像或者對標定物體進行特殊處理，然后通過求解投影矩陣和外參矩陣等參數(shù)，計算出相機的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。

自標定方法：也稱為自標定技術(shù)或自動標定技術(shù)，它是一種無需特定標定物體和設(shè)備，通過對場景中的特征點或輪廓線進行跟蹤、匹配和分析，利用統(tǒng)計學(xué)或優(yōu)化算法實現(xiàn)相機標定的方法。這種方法與傳統(tǒng)標定方法相比，具有更高的自動化程度和更廣泛的適應(yīng)性，但在精度和穩(wěn)定性上稍有不足。

基于主動視覺的標定方法：主要包括基于結(jié)構(gòu)光的方法和基于視覺后處理的方法。前者是通過光源和被測物體之間的互動關(guān)系，實現(xiàn)對相機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的標定；后者則是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)進行后處理，從而提高標定結(jié)果的精度和可靠性。這些方法因其高精度、高速度、無需接觸、非侵入性等優(yōu)點，在各種工業(yè)自動化、機器人視覺等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。但是標定過程復(fù)雜，設(shè)備成本高昂。

去畸變

標定板法是最常用的一種方法，它可以根據(jù)標定板上的特征點計算出相機的畸變參數(shù)，然后通過畸變參數(shù)對圖像進行畸變校正。自適應(yīng)分類法是一種基于圖像邊緣的方法，它可以通過檢測圖像邊緣來估計畸變參數(shù)，然后對圖像進行畸變校正。以圖像邊緣為基礎(chǔ)的方法是一種基于圖像邊緣的方法，它可以通過檢測圖像邊緣來估計畸變參數(shù)，然后對圖像進行畸變校正。以特征點為基礎(chǔ)的方法是一種基于特征點匹配的方法，它可以通過匹配特征點來估計畸變參數(shù)，然后對圖像進行畸變校正。以直線為基礎(chǔ)的方法是一種基于直線匹配的方法，它可以通過匹配直線來估計畸變參數(shù)，然后對圖像進行畸變校正。

tip：假如已經(jīng)通過張正友標定獲取了相機的內(nèi)外參數(shù)，接下來去畸變都可以使用什么算法？

如果已經(jīng)獲取了相機的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)，可以使用 OpenCV 庫中提供的 undistort() 函數(shù)對圖像進行去畸變處理。在這種情況下，對于常見的徑向畸變，undistort() 函數(shù)在默認情況下使用張正友畸變模型進行去畸變處理。具體實現(xiàn)過程如下：

根據(jù)所給的相機內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)，計算出投影矩陣 Q，即將相機坐標系下的三維點轉(zhuǎn)換到像素坐標系下的映射矩陣。

根據(jù) Q 矩陣和畸變系數(shù)，計算出相機坐標系下的徑向畸變和切向畸變的校正系數(shù)。

通過校正系數(shù)對輸入的圖像進行去畸變處理。

極線校正（立體校正）

在雙目視覺中，極線校正是一項關(guān)鍵的預(yù)處理步驟，極線校正的主要目標是將左右圖像的極線對齊，并且使對應(yīng)的像素在同一行上。這樣，當進行立體匹配時，我們只需要在一條極線上搜索對應(yīng)像素，而無需在整個圖像上進行搜索。這極大地降低了計算復(fù)雜度，并提高了匹配的效率。

tip：有沒有不需要極線校正的立體匹配算法？極線校正是立體匹配必須要提前進行的步驟嗎？

事實上,并不一定需要進行極線校正才能進行立體匹配。以下幾種算法可以在無需進行極線校正的情況下進行立體匹配:

基于特征的匹配算法:這類算法利用圖像中的特征點(如SIFT,SURF等)進行匹配,在匹配過程中可以抵消一定角度的視角變化,無需極線校正。代表算法有SIFT立體匹配、SURF立體匹配等。

基于區(qū)塊的匹配算法:這類算法將圖像分割成多個區(qū)塊,然后在兩個圖像中的對應(yīng)區(qū)塊中尋找最相似的區(qū)塊進行匹配。匹配過程中也可以抵消一定的視角變化,無需極線校正。代表算法有區(qū)塊匹配算法等。

基于光流的匹配算法:這類算法通過計算兩個圖像之間的光流場來尋找匹配,光流計算過程可以抵消一定視角變化,所以也無需進行極線校正。代表算法有Lucas-Kanade光流算法等。

基于深度學(xué)習的匹配算法:這類算法利用深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò)對立體圖像對進行端到端的學(xué)習和匹配,網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中可以學(xué)習視角變化,所以也無需進行極線校正。代表算法有PBC-Net等。

所以,總的來說,盡管極線校正可以簡化立體匹配的難度,但并不是立體匹配一定要提前進行的步驟。使用上述幾種算法都可以在無需進行極線校正的情況下實現(xiàn)立體匹配。

立體匹配

立體匹配是指尋找兩個圖像中相同物體或場景的對應(yīng)點，從而計算出它們之間的視差。視差是指同一物體在兩個圖像中投影點之間的水平距離，它與物體到相機的距離成反比，因此可以用來估計物體的深度。

立體匹配的方法有很多，以下是一些常見的立體匹配算法：

基于塊匹配的算法：這是一種經(jīng)典的立體匹配算法，它將圖像分成小的塊，然后在兩個攝像機圖像中搜索具有最小差異的塊對應(yīng)區(qū)域。常見的塊匹配算法包括貪婪匹配算法（例如最小絕對差異、最小均方差）和自適應(yīng)窗口匹配算法（例如自適應(yīng)支持窗口）。

基于特征匹配的算法：這些算法使用圖像中的特征點或特征描述符來進行匹配。特征點可以是角點、邊緣點或其他具有顯著性的圖像點。常見的特征匹配算法包括尺度不變特征變換（SIFT）、加速穩(wěn)健特征（SURF）和特征點匹配算法（例如RANSAC）。

基于能量優(yōu)化的算法：這些算法將立體匹配問題建模為能量最小化問題。通過定義能量函數(shù)和約束條件，可以使用動態(tài)規(guī)劃、圖割（graph cut）或消息傳遞等方法來求解最優(yōu)匹配。常見的能量優(yōu)化算法包括圖割算法、Belief Propagation算法和Semi-Global Matching（SGM）算法。

深度圖生成

視差圖是由兩個不同位置的相機所拍攝到的兩張圖像組成的。深度圖則是通過視差圖來計算出物體所處的深度。以下是幾種生成深度圖的算法：

基線三角化：通過已知的相機位置和視差圖的像素坐標之間的關(guān)系，使用三角化方法計算出物體深度。

統(tǒng)計學(xué)方法：通過對大量的視差數(shù)據(jù)進行簡單統(tǒng)計，去除誤差和離群點得到物體深度。

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的方法：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型，對輸入的視差圖進行處理，得到物體的深度圖。

基于深度學(xué)習和立體視覺的融合方法：將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）和立體視覺算法結(jié)合起來進行深度圖生成，提高深度圖的精度和魯棒性。

tip：深度圖和視差圖有什么區(qū)別？

視差圖指存儲立體校正后單視圖所有像素視差值的二維圖像，是左圖和右圖對應(yīng)點的x差值，單位一般是像素單位。深度圖是在視差圖基礎(chǔ)上生成的圖像，它的像素值表示場景中各點到相機的距離。深度圖是一種單通道灰度圖像，其中像素值越小表示物體距離相機越近，像素值越大表示物體距離相機越遠。深度圖可以用于計算物體的三維坐標，也可用于機器視覺和計算機圖形學(xué)中的三維重建、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域。