双目视觉原理及流程概述

主要观点总结

本文主要介绍了双目视觉的相关概念和流程，包括双目标定、双目校正、立体匹配和点集配准等内容。

关键观点总结

关键观点1: 双目视觉

利用视差原理的一种视觉方法，通过两个相机拍摄同一物体，计算物体的三维坐标。

关键观点2: 双目标定

标定时需要标定出两个相机的内参和两相机间的关系，通过多次取图计算R、T进行优化。

关键观点3: 双目校正

将经过双目标定后的两相机图像进行校正，使同一特征点位于左右相机图像水平方向的同一条直线上。

关键观点4: 立体匹配

将左右相机图像上的对应点匹配起来，计算视差。包括局部匹配算法、全局匹配算法、区域立体匹配算法、基于特征的立方匹配算法和基于相位立体匹配算法等。

关键观点5: 点集配准

将两个点云集进行匹配，计算旋转矩阵R和平移矩阵T及尺度变换。经典算法是ICP（Iterative Closet Points），通过迭代寻找对应点，优化R、T，直到满足迭代终止条件。

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