基于opencv的双目测距代码+文章

文章名称：3-D Point Cloud Generation from Rigid and Flexible Stereo Vision Systems 文章（英文）详细讲解了双目视觉的一些基本原理，已经如何使用两个普通的网络摄像头来实现双目视觉，以及如何根据两个摄像头来计算物体深度信息。 代码为文章中附带的代码 仅供参考学习

#include “StereoFunctions.h“
#include “math.h“
int fileNO = 0;
//variables for correlation routine some of them can be changed in analysis mode with
the correlation tools window
int stereoDispWindowSize //41
stereoDispTextureThreshold //15
stereoDispUniquenessRatio //10
stereoPreFilterSize
stereoPreFilterCap
stereoSavePointCloudValue
stereoSaveOriginal
stereoNumDisparities;
//Correlates pixels from the left and right images results in a disparity map which is
stored in the variable ‘disp‘
void StereoFunctions::stereoCorrelation（）
{
//Setup for finding stereo corrrespondences
CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState（）;
assert（BMState != 0）;
BMState->preFilterSize= stereoPreFilterSize;
BMState->preFilterCap= stereoPreFilterCap;
BMState->SADWindowSize= stereoDispWindowSize;
BMState->minDisparity=0;
BMState->numberOfDisparities=stereoNumDisparities;
BMState->textureThreshold = stereoDispTextureThreshold;
BMState->uniquenessRatio = stereoDispUniquenessRatio;
//timing for stereo correspondence can be assessed by turning on the timer
/* double time_tot =0;
clock_t start diff;
double difference;
for（int i=0;i<100;i++）
{
start=clock（）;*/
cvFindStereoCorrespondenceBM（img1r img2r disp BMState）;
//performs stereo correspondence on the rectified left and right images
/* diff = clock（） - start;
difference = （double）diff/CLOCKS_PER_SEC;
time_tot+=difference;
}
printf（“Time taken %f seconds“（double）（（double）time_tot/100））;*/
cvNormalize（ disp vdisp 0 256 CV_MINMAX ）;
//save rectified iamges and disparity map if SHOW_SAVE_DATA is set to 1
if（SHOW_SAVE_DATA）{
 cvShowImage（“Disparity Map“ vdisp）;
string dispFile;
stringstream str str2str3;
string left right;
str<<“Disparities/DisparityMap“<<“-“<dispFile=str.str（）;
cvSaveImage（&dispFile[0]vdisp）;
str2<<“Rectified/Left“<<“-“<str3<<“Rectified/Right“<<“-“<left=str2.str（）;
right=str3.str（）;
cvSaveImage（&left[0]img1r）;
cvSaveImage（&right[0]img2r）;
}
cvReleaseStereoBMState（&BMState）;
fileNO++;
}
//Saves point clouds to Dylan‘s and Dan‘s viewer format as well as ascii format for
applied imagery integration
//
void StereoFunctions::stereoSavePointCloud（）
{
//used to store reprojected 3-D image using open cv reprojection routine
CvMat* threeDimage = cvCreateMat（ imageSize.height
imageSize.width CV_32FC3）;
FILE * threeFile* distanceFile;
//number of points in the point cloud needed for dylans viewer
long pointCount=0;
double depth=0 horiz=0 vert=0;
//vectors to store 3-D points calculated from reprojection
CvMat *depthM = cvCreateMat（imageSize.height imageSize.width CV_32F）
 *horizM = cvCreateMat（imageSize.height imageSize.width CV_32F）
 *vertM = cvCreateMat（imageSize.height imageSize.width CV_32F）;
//create strings for point cloud files
stringstream strThreeD;
stringstream strDistance;
if（POINT_CLOUD_FMT_DYLAN）
strThreeD<<“Image-“<


 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       9733  2016-05-08 21:43  StereoMain.cpp

     文件    5488715  2016-05-08 21:37  Short_NJ_T_2009.pdf

     文件       2022  2016-05-08 21:44  stdafx.h

     文件      13942  2016-05-08 21:50  StereoFunctions.cpp

     文件       1209  2016-05-08 21:49  StereoFunctions.h

     文件       8668  2016-05-08 21:48  StereoGrabber.cpp

     文件        880  2016-05-08 21:45  StereoGrabber.h

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              5525169                    7