双目三维测距（python）

在Python中实现双目三维测距通常涉及以下步骤：

1. 标定相机以获取内参和外参矩阵。
2. 使用立体校正技术来校正图像。
3. 提取左图和右图中的关键点。
4. 匹配左图和右图中的关键点。
5. 通过三角测量计算深度。

以下是一个简化的Python代码示例，演示如何使用OpenCV库进行双目三维测距：

import numpy as np
import cv2
 
# 假设已经获取了相机内参矩阵和外参矩阵
camera_matrix = np.array([[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]])
dist_coeffs = np.array([k1, k2, p1, p2, k3])
R = extrinsics[0]  # 旋转矩阵
T = extrinsics[1]  # 平移向量
 
# 读取校正后的立体图像
left_image = cv2.imread('left.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
right_image = cv2.imread('right.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 
# 创建立体匹配对象
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
 
# 计算视差图
disparity = stereo.compute(left_image, right_image)
 
# 通过视差图反推深度图
_, depth_map = cv2.initUndistortRectifyMap(camera_matrix, dist_coeffs, np.eye(3), camera_matrix, left_image.shape[:2][::-1], dtype=cv2.CV_32F)
depth_map = cv2.convertScaleAbs(depth_map * disparity)
 
# 可视化深度图
cv2.imshow('Depth Map', depth_map / np.max(depth_map))
cv2.waitKey(0)
 
# 通过三角测量计算三维点
points3D = cv2.reprojectImageTo3D(disparity, Q)
 
# 进一步处理和分析点3D...

在这个代码示例中，fx, fy, cx, cy, k1, k2, p1, p2, k3 是相机的内参，extrinsics 是由立体摄像机提供的外参，left.png 和 right.png 是已校正的立体图像对。Q 是一个由立体校正函数生成的投影矩阵。

请注意，这个代码示例假定所有相机标定参数都已知，并且已经进行了立体校正。在实际应用中，需要先进行相机标定，然后使用得到的参数进行立体校正和三维测距。