Binocular3DGS

### Binocular3DGS 技术概述 双目三维几何结构（Binocular3DGS）是一种基于立体视觉原理的技术，通过两个摄像头获取同一场景的不同视角图像来计算物体的距离和位置信息。该技术能够提供高精度的深度估计，在自动驾驶领域具有重要应用价值[^1]。 ### 技术实现流程 为了理解如何使用Binocular3DGS，以下是其基本工作流程： 1. **相机校准** 需要先对两台摄像机进行内外参标定，确保能准确获得每一对对应像素点之间的相对位姿关系。 2. **特征匹配** 利用算法寻找左右图像间的同名点，即在不同视图中表示同一个空间点的一组像素坐标集合。 3. **三角测量** 基于已知的内参数矩阵以及外方位元素，结合上一步得到的匹配点集，采用极线约束条件求解出目标的空间坐标。 4. **稠密重建** 对稀疏化后的数据进一步处理，生成完整的三维模型或地图。 ```python import cv2 import numpy as np def stereo_calibrate(images_left, images_right): """执行双目标定""" criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) objp = np.zeros((6*7,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2) # Arrays to store object points and image points from all the images. objpoints = [] # 3d point in real world space imgpoints_l = [] # 2d points in image plane. imgpoints_r = [] for i in range(len(images_left)): gray_l = cv2.cvtColor(images_left[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_r = cv2.cvtColor(images_right[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret_l, corners_l = cv2.findChessboardCorners(gray_l, (7,6)) ret_r, corners_r = cv2.findChessboardCorners(gray_r, (7,6)) if ret_l is True and ret_r is True: objpoints.append(objp) corners2_l = cv2.cornerSubPix(gray_l,corners_l,(11,11),(-1,-1),criteria) corners2_r = cv2.cornerSubPix(gray_r,corners_r,(11,11),(-1,-1),criteria) imgpoints_l.append(corners2_l) imgpoints_r.append(corners2_r) ret, mtx_l, dist_l, rvecs_l, tvecs_l = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints_l, gray_l.shape[::-1]) ret, mtx_r, dist_r, rvecs_r, tvecs_r = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints_r, gray_r.shape[::-1]) flags = 0 flags |= cv2.CALIB_FIX_INTRINSIC stereocalib_criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER+cv2.TERM_CRITERIA_EPS, 100, 1e-5) ret, _, _, _, _, R, T, E, F = cv2.stereoCalibrate( objpoints, imgpoints_l, imgpoints_r, mtx_l, dist_l, mtx_r, dist_r, gray_l.shape[::-1], criteria=stereocalib_criteria, flags=flags ) return R, T R, T = stereo_calibrate(image_set_left, image_set_right) print(f"Rotation Matrix:\n{R}\nTranslation Vector:{T}") ``` 上述代码展示了如何利用OpenCV库完成双目的内外参标定过程。这仅仅是整个系统的一部分；实际部署还需要考虑更多细节问题，比如噪声抑制、实时性能优化等。