基于双目立体视觉的客流统计

双目立体视觉中，计算视差的方法并利用散斑技术来完成

基于双目立体视觉与车牌定位的车距测量

计算机双目立体视觉-高宏伟著

基于双目立体视觉技术的成熟番茄识别与定位

双目立体视觉标准匹配图片以及视差图

双目立体视觉技术模拟人类双眼处理景物的方式，运用双目摄像头从不同角度同时获取目标物的左右两幅数字图像，综合应用相机标定、特征点检测、立体匹配、三维重建等关键技术还原出物体的三维几何信息。以双目立体视觉

双目立体视觉系统的几何参数影响双目视觉的测量精度，且各几何参数间存在着一定的约束关系．通过分析双目视觉系统的几何参数及约束关系，讨论了两相机光轴和基线之间的夹角α１和α２、基线距Ｂ、投影角等几何参数对

基于HALCON的双目立体视觉系统实现.

基于双目立体视觉的3D检测系统原理与文档

双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，通过计算空间点在两幅国像中的视差，获得该点的三维坐标值。80年代美国麻省理工学院人工智能

阐述了双目立体视觉技术在国内外应用的最新动态，指出双目体视技术的实现分为图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配和三维重建几个步骤。

基于双目立体视觉的目标测距系统目前，测距的方法有很多，譬如红外测距、激光测距、超声波测距。红外测距精度较低，距离近。激光测距精度高，但是成本较高。超声波的优点是比较耐脏，缺点是精度较低，而且成本很高。

机器视觉因其有信号探测范围宽、获取信息完整、符合人类认知习惯、维护成本低、不产生环境污染等多优点,已在智能车环境感知系统中广泛采用。机器视觉车辆环境感知系统中的主要任务是完成道路及目标的识别和跟踪,为

基于双目立体视觉的图像匹配与测距Python代码,可以运行。

双目立体视觉标定代码（cv2）