双目矫正及视差图的计算 立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系，根据三角测量原理，得到视差图；在获得了视差信息后，根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。

libviso一直以来被称为在视觉里程计(VO)中的老牌开源算法。它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征，并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子。在位姿的计算方面，则通过RANSAC迭代的方式，每次迭代随机抽取3个点，根据这三个点，用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵，表示两帧图像之间，相机的姿态变换。而位姿的计算也是libviso 中较为抽象的一部分，接下来，本文将在读者已经对立体视觉的基本原理，以及libviso的场景流匹配熟悉的前提下，对这个过程进行详细分析。

MATLAB单双目标定程序(Opencv C++代码)：完成图像获取及标定还可以参考我的博客：http://blog.csdn.net/u011344545/article/details/78447688 以及MATLAB标定工具箱：http://download.csdn.net/download/u011344545/10104530

VS2010为平台，OpenCV的双目标定、双目校正实验，以Opencv下给的图像试验结果，使用时请先检查下目录

基于双目立体视觉的目标识别与定位, 基于双目立体视觉的目标识别与定位

OpenCV3+VS2017+单目标定+双目标定+双目测距的整个工程压缩包，包含两种分辨率的图片。

本VS工程是基于ORB算法的特征提取和匹配，搭建环境为：VS2015+OpenCV2.4.9。

基于SIFT算法的特征提取(VS2015+OpenCV2.4.13) 主要分为以下几个步骤： (1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征 (2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找 (3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵

用于测试双目摄像头可同时打开预览功能，可以选择性开启某个摄像头。用于测试双目摄像头可同时打开预览功能，可以选择性开启某个摄像头。

基于opencv的已知左右图像坐标求空间中三维坐标，以及已知空间坐标求其在左右图像中的二维坐标。