【3D目标检测】双目3D视觉原理
两台相机一左一右对统一目标进行拍摄（相机的高度相同），得到两张图像，这两张图像只有左右偏移，我们可以根据这个偏移得到深度信息（目标距离相机的远近）。那么关键就变成了找到两张图片中的匹配关系，只要有了匹配关系就能得到视差，基于视差就能用上面的公式计算深度了。采用上面的算法得到视差图，使用视差图得到深度图，基于深度图转换成点云。背后的原理是：距离越远，左右偏移越大，距离越近，左右偏移越小。下面是某一个
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笔记
两台相机一左一右对统一目标进行拍摄（相机的高度相同），得到两张图像，这两张图像只有左右偏移，我们可以根据这个偏移得到深度信息（目标距离相机的远近）。
背后的原理是：距离越远，左右偏移越大，距离越近，左右偏移越小，也就是说两张图像中同一点的左右偏移是和深度存在一定关系的。
其中 d 1 d 2 d1 d2 d1d2指的是目标物体与两个相机光心连线与成像平面的交点，也就是目标物体在图像中对应的位置
小三角形的高比上底边 = 大三角形的高比上底边，化简得到下面的式子，其中 B B B是两个光心的距离是已知的， f f f是焦距也是已知的，我们只需要知道视差（同一个物体在两个图像当中位置的差异）就可以得到深度 Z Z Z了。
那么关键就变成了找到两张图片中的匹配关系（左图当中一点对应右图当中哪一点），因为只要有了匹配关系就能得到视差，基于视差就能用上面的公式计算深度了。
得到匹配关系中基本的信息是：
- 左图当中某一点在右图当中的对应点是同一个高度的，也就是只需要变换x不需要变换y。
- 左图当中的目标是偏右的，右图中的目标是偏左的。也就是假设左图中点的x坐标是200（以图片左下角为原点），右图中的对应点一般不会超过200，会比200小。
下面是某一个视差计算的算法，首先在右图中找到左图点对应的坐标，然后计算相似度（综合考虑滑动窗口内的所有点而不是单个像素点），不行就向左慢慢偏移，直到找到对应的点、
采用上面的算法得到视差图（左边的边缘效果很差），使用视差图得到深度图，基于深度图转换成点云
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