双目相机测距代码演示_双目测距代码

双目测距的操作流程有四步：相机标定——双目校正——双目匹配——计算深度，具体内容参考 ： https://blog.csdn.net/qq_38236355/article/details/88933839

其中相机标定通常用matlab现成的工具箱进行标定，具体操作参考： https://blog.csdn.net/qq_38236355/article/details/89280633

我们接下来在完成相机标定的基础上，用标定得到的数据，按上述流程对双目深度进行计算。如果用的是任意的两个单目摄像头拼成的双目相机，则需要按上述所说进行双目校正；如果用的是成品的双目相机，则不需要进行双目校正，商家已经对相机校正好了。

一、双目校正+BM算法双目匹配生成视差图+生成深度图

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

const int imagewidth = 752;
const int imageheigh = 480; // 摄像头分辨率752*480
Size imageSize = Size(imagewidth, imageheigh);

Mat grayImageL;
Mat grayImageR;
Mat rectifyImageL, rectifyImageR;
Mat disp, disp8;//视差图

Rect vaildROIL;
Rect vaildROIR;//图像校正后，会对图像进行裁剪，这里的vaildROIR就是指裁剪之后的区域

Mat maplx, maply, mapRx, mapRy;//映射表
Mat Rl, Rr, Pl, Pr, Q; //校正旋转矩阵R，投影矩阵P，重投影矩阵Q
Mat xyz;
int blockSize = 0, uniquenessRatio = 0, numDisparities = 0;
Ptr<StereoBM>bm = StereoBM::create(16, 9);

//事先用matlab标定好的相机参数
//matlab里的左相机标定参数矩阵
Mat cameraMatrixL = (Mat_<float>(3, 3) << 165.9419, -0.2471, 372.8349, 0, 164.8281, 325.8182, 0, 0, 1);
//matlab里左相机畸变参数
Mat distCoeffL = (Mat_<double>(5, 1) << -0.0218, -0.0014, -0.0104, -0.0025, -0.000024286);
//matlab右相机标定矩阵
Mat cameraMatrixR = (Mat_<double>(3, 3) << 168.2781, 0.1610, 413.2010, 0, 167.7710, 304.7487, 0, 0, 1);
//matlab右相机畸变参数
Mat distCoffR = (Mat_<double>(5, 1) << -0.0332, 0.0033, -0.0090, -0.0029, -0.00038324);
//matlab T 平移参数
Mat T = (Mat_<double>(3, 1) << -117.2789, -0.8970, 0.9281);
//旋转矩阵
Mat R = (Mat_<double>(3, 3) << 1.0000, -0.0040, -0.000052, 0.0040, 1.0000, -0.0041, 0.0000683, 0.0041, 1.0000);
//立体匹配 BM算法
void stereo_match(int, void*)
{
	bm->setBlockSize(2 * blockSize + 5);//SAD窗口大小
	bm->setROI1(vaildROIL);
	bm->setROI2(vaildROIR);
	bm->setPreFilterCap(31);
	bm->setMinDisparity(0);//最小视差，默认值为0
	bm->setNumDisparities(numDisparities * 16 + 16);//视差窗口&#x
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