双目视觉的三维重建算法 源代码 visual studio平台开发，编译环境调试好了，有操作文档打开可直接运行。 相关的文献资料整合
双目视觉三维重建就像给机器装上了人类的双眼。咱们今天直接上手一个能跑通的VS项目，掰开揉碎看看代码怎么把两张平面图像变成三维点云。先别管那些复杂的数学公式，代码跑起来再聊原理。
打开工程看到calibration模块，这里藏着一组棋盘格标定代码：
vector<vector<Point2f>> imagePoints; for (int i=0; i<imageCount; i++) { Mat view = imread(filenames[i], IMREAD_GRAYSCALE); bool found = findChessboardCorners(view, boardSize, imagePoints[i], CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH); if(found) cornerSubPix(view, imagePoints[i], Size(11,11), Size(-1,-1), TermCriteria(TermCriteria::EPS+TermCriteria::MAX_ITER, 30, 0.1)); }这段在干什么？其实就是在找棋盘格的角点坐标，cornerSubPix用亚像素级精度优化角点位置。注意这里CALIBCBADAPTIVE_THRESH参数特别关键——室内场景开这个能避免光照不均导致的标定翻车。
立体校正环节的remap函数是重头戏：
initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, R, newCameraMatrix, size, CV_16SC2, map1, map2); remap(imgLeft, leftRemap, map1, map2, INTER_LINEAR);这里生成的映射表相当于给左右眼镜头戴了隐形眼镜，把两个相机的成像平面拉到同一水平线上。调试时如果发现校正后的图像出现大面积黑边，八成是newCameraMatrix的缩放系数没调好。
视差计算用SGBM算法实现：
Ptr<StereoSGBM> sgbm = StereoSGBM::create( minDisparity, numDisparities, blockSize, P1=8*chn*blockSize*blockSize, P2=32*chn*blockSize*blockSize);这里的P1/P2参数看着玄乎，其实是控制视差平滑度的能量函数权重。实测在室外场景需要把blockSize从3调到5，否则树叶边缘会出现雪花噪点。注意disparity矩阵记得做归一化，否则imshow出来全黑。
最后的三维坐标转换才是魔法时刻：
reprojectImageTo3D(disparity, pointCloud, Q, true);这个Q矩阵是前面立体校正攒下来的透视变换矩阵，里头的基线距离参数要是标定不准，重建出来的物体尺寸会离大谱。建议拿已知尺寸的标定物反推验证，比如A4纸的物理长度在点云里应该是297mm。
工程里的test_data放了组沙发模型的测试图，跑完能看到点云在CloudCompare里呈现出微妙的曲面起伏。有意思的是扶手上的饮料罐重建效果时好时坏——金属反光材质在左右视图里特征点匹配失败，这恰好暴露了双目视觉的软肋。
文献包里那篇《Real-Time Dense Reconstruction》建议重点看第三章，作者用CUDA加速视差计算的方法在咱们项目里其实可以换成OpenCL实现，GPU利用率能从40%提到70%左右。另外操作文档里没写的冷知识：调试时按数字键1可以切换显示原始视差图，长按空格能导出当前帧点云为PLY格式。
这个项目最妙的地方在于保留了完整的调试日志，比如在output_log.txt里能看到每次标定的重投影误差具体数值。有次我标定时误差突然从0.3飙升到1.2，回头检查发现是摄像头自动对焦没锁定——这种实战经验可比论文里的公式管用多了。
