OpenCV双目视觉之立体校正

本文试图从宏观的视角，解释这些个问题：这个校正是干嘛的，为啥要作这个立体校正呢，以及如何做。本文分享给像我一样“白手起家”的小伙伴们，要进行更深入的研究，可以参考文章后面的干货列表。


如果用一句话来解释立体校正，那么，敲黑板，划重点“立体校正就是，把实际中非共面行对准的两幅图像，校正成共面行对准。”这话读起来有点深奥，配个图，就好理解啦！



（1）未校正以前左右眼视图

（2）校正后的左右眼视图

果然一图胜似千言万语啊。

       好了，到这里，第一个问题，你应该清楚了吧，不清楚的话，请举手！

那么接下来第二个问题来了，我把这左右眼图像对齐了，有什么用呢？我是没事找点事情干吗？我确实是闲来没事，但是OpenCV不会。先给张图感受一下~

我们知道，立体匹配是三维重建、立体导航、非接触测距等技术的关键步骤，它通过匹配两幅或者多幅图像来获取深度信息。并且广泛应用于，工业生产自动化、流水线控制、无人驾驶汽车（测距，导航）、安防监控、遥感图像分析、机器人智能控制等方面。”而立体图像校正是降低立体匹配计算复杂性的最有效方法之一。
因为当两个图像平面是完全共面行对准时，立体匹配从二维搜索降至一维搜索，并且可以过滤掉无匹配点。但是，在现实的双目立体视觉系统中，是不存在完全的共面行对准的两个摄像机图像平面的，所以我们要进行立体校正。

最后一个问题，那么作为小白的我，怎么做立体校正呢？