关于3D原理，从人眼的结构来说，在各位进这个会场时通过眼睛会有一个关于会场空间大小的感觉，为什么会这样呢？因为双眼视线交汇时，会产生立体感，大脑能够测量出双眼向中间汇聚了多少度，从而测出距离。看向远处物体时，眼睛向中间汇聚的角度会小一点，看向很近的物体时，眼睛向中间汇聚角度很大，大脑的作用就是测量出人眼到这个物体时的长度，这就是人眼和大脑测定距离的基本原理。接下来我将解释如何产生3D的视觉。 3D视觉原理的核心在于模拟人类的双眼视差效应，这种效应是人类感知三维世界的关键所在。众所周知，人类的两只眼睛位于头部的不同位置，因此在观察同一个物体时，由于视线角度的差异，会分别接收到略有不同的图像。正是这两个略有差异的图像，经由大脑的处理，使我们能够感知到物体的深度和距离。 当物体位于较近处时，双眼视线交汇的角度较大，而当物体位于较远处时，交汇的角度则相对较小。通过这样的交汇角度差异，大脑能够对物体的位置和距离做出估算。这一自然现象被运用到3D技术中，无论是3D摄影、3D电影还是其他形式的立体成像。 在3D成像技术中，为了模拟人眼捕捉深度的机制，通常会使用两台摄像机来代替人眼。这两台摄像机之间保持一定的距离（通常为6.5至7厘米），模拟人眼的瞳孔间距，捕捉到的图像分别对应左眼和右眼观察到的视角。拍摄完成后，通过特定的技术处理，比如使用偏振镜或快门眼镜技术，将两个视角的图像分离，并分别投射到观看者的眼睛中。 放映3D影像时，投影仪必须处理分离的图像，并且通常会应用偏振光技术。通过这种方式，观众佩戴的3D眼镜的偏振过滤器能够确保左眼仅接收到从一台摄像机捕获的图像，右眼则仅接收到从另一台摄像机捕获的图像。这样一来，两个图像在大脑中合并，重建出具有立体感的视觉效果。 然而，在3D的拍摄和放映过程中，挑战无处不在。例如，摄影师在选择镜头间距时必须考虑到拍摄场景的特点，以适应不同的远近景需求。如果场景中包含多个层次的物体，摄影师可能需要调整镜头间距或采用不同的摄像机布局，如并列式或垂直反射式，以获得最佳的拍摄效果。 在实际应用中，3D技术的精确性和逼真度还受到图像同步、色彩校正等因素的影响。例如，在非洲山地进行拍摄时，由于地势起伏，为了同时捕捉到近景和远景，摄影师可能需要调整镜头间距来适应场景。 尽管存在挑战，3D技术正持续进步，不断推陈出新，旨在为观众带来更真实的视觉体验。从最初简单的红蓝眼镜，到如今的高端偏振光3D和主动快门技术，3D视觉原理的应用正不断拓展，为观众提供更加丰富和沉浸式的视觉享受。在电影、电视、游戏以及虚拟现实领域，3D技术都已经成为提升用户体验的重要手段，未来随着技术的不断完善，我们有望获得更加自然和生动的三维视觉体验。

双目相机技术是计算机视觉领域中的重要组成部分，它主要用于实现三维空间信息的获取。通过同时拍摄同一场景的两幅图像，双目相机可以计算出物体的深度信息，从而实现三维重建和点云恢复。本教程将围绕双目相机的标定、校正、点位恢复、视差图和深度图的生成以及点云构建等方面进行详细阐述。 **一、双目相机标定** 双目相机标定是获取其内参和外参的过程，以便精确地将二维图像坐标转换为三维空间坐标。内参包括焦距、主点坐标等，外参则涉及相机间的相对位置和姿态。常用的标定方法是使用棋盘格图案，通过对多个不同角度拍摄的图像进行处理，求解相机参数。OpenCV库提供了便捷的相机标定工具，可以简化这一过程。 **二、相机校正** 校正主要针对镜头畸变，包括径向畸变和切向畸变。双目相机的每只“眼睛”都需要单独进行校正，以确保图像的准确性。校正过程通常通过多项式模型来拟合畸变，并生成校正后的图像。这一步对于后续的特征匹配和深度计算至关重要。 **三、点位恢复** 点位恢复是指从双目图像中提取特征点，并计算它们在三维空间中的坐标。需要对两幅图像进行特征检测（如SIFT、SURF或ORB），然后进行特征匹配。匹配的特征点对可用于三角测量，通过最小化重投影误差来求解每个匹配点的三维坐标。这一步涉及几何三角法，是双目视觉的核心算法。 **四、视差图与深度图** 视差图是双目视觉中计算出来的关键结果，表示对应像素在两幅图像间的水平偏移，而深度图则反映了每个像素对应的物体距离。视差图可以通过立体匹配算法得到，如半全局匹配（Semi-Global Matching，SGM）或基于成本聚合的方法。视差图与相机的内参和外参结合，可以进一步转化为深度图。 **五、点云恢复** 有了深度图，我们就可以通过反投影将图像像素转换为三维空间中的点，从而得到点云。点云是三维重建的基础，可以用于各种应用，如3D建模、环境扫描和避障导航。点云数据可以使用PCL（Point Cloud Library）等库进行处理，包括滤波、分割、表面重建等操作。 **六、实际应用** 双目相机技术广泛应用于机器人导航、自动驾驶、无人机、增强现实等领域。例如，在自动驾驶中，双目视觉可以帮助车辆识别前方障碍物的距离和形状；在无人机避障中，通过实时的点云重建可以判断飞行路径的安全性。 双目相机技术涉及多个环节，从标定、校正到点云恢复，每一个步骤都是至关重要的。通过深入理解和实践，我们可以有效地利用双目相机获取三维世界的信息，为实际应用提供强大的技术支持。如果你对这部分代码有所优化，欢迎分享，共同推进计算机视觉的发展。

强大的2D场景全面视差-Unity包 unity2021以上的版本使用，可以用于跑酷游戏开发。前景中景远景视差。 全面视差-Unity包 你是否曾经需要一个视差系统，但真的讨厌每次都要从头开始写一个？那么恭喜你找到了解决所有视差问题的一款神奇的解决方案！这个包不仅带有3个不同的视差预设，而且还可以与你自己的视差风格一起使用！内置了一个动态预设检测系统，你只需要担心写2个简单的脚本就行了。而且，如果你使用我的文件创建器包，你还可以使用自动写脚本模板的脚本预制件！（很酷是吧）任意组合不同的视差预设，满足你的要求，因为天空不是极限！该系统甚至可以根据你的需要修改视差轴。真正适合所有视差爱好者的最后一站。所有的预设都有一个包含演示场景供你查看（图片右侧），它们都很小巧精炼，所以你不需要花费很长的时间来熟悉它们。

资源中主要是两个ppt：相机成像原理和视差图、uv视差图，另外含有计算uv视差的代码。因为ppt里涉及到一些图和动画，本人不是ppt高手，做的很辛苦，所以象征性地收1个资源分~

针对煤矿井下巷道视频监控采用定点旋转摄像头成本较高、拍摄视野和图像拼接效果有限等问题，设计了摄像头排列布局方式进行大视差拍摄，针对大视差拍摄的图像拼接困难问题，提出了一种基于多平面多感知缝合线的井下巷道大视差图像拼接算法。首先，采用尺度不变特征变换算法对输入图像进行特征点检测和匹配，得到特征匹配点；然后，基于多平面进行特征匹配点分组并产生相应的对齐候选单应性矩阵，每个单应性矩阵对齐图像中的1个平面，解决了巷道大视差场景下平面不一致问题；最后，在每组局部对齐图像上计算基于颜色、边缘及显著度的多感知缝合线，选择缝合线能量最小的对齐图像合成拼接图像，减少了局部区域错位现象。实验结果表明，该算法与APAP,ANAP,SPHP,NISwGSP,RobustELA等经典图像拼接算法及基于颜色的缝合线算法相比，有效消除了局部区域错位和重影问题，图像拼接效果更自然、无缝。

基于NCC度量的视差计算程序，获得的视差图很好，连续清晰，可直接在VS中运行

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给定左右两幅图像，利用自适应窗口算法进行视差估计，采用左图预测右图时，采取与类似于运动估计的方法，对左图进行“扭曲”后再作为右图的预测图像。利用自适应窗口算法对实现视差估计，算出视差矢量，以此计算其视差补偿预测图像的误差，从而求得残差图。