基于双目视觉的三维重构matlab代码

<think>好的，用户想找基于双目视觉的三维重建的MATLAB示例代码。首先，我需要回忆相关引用内容。引用[2]提到MATLAB有计算机视觉工具箱，里面有vision.StereoCamera、stereoRectify等函数，可能这些是关键。引用[1]和[3]提到点云可视化和坐标获取，所以代码应该包含这些步骤。 接下来，用户需要具体的代码示例。我应该分步骤说明流程，比如标定、校正、匹配、视差计算、三维重建和可视化。每个步骤对应的函数需要正确使用，比如用stereoParameters做标定，rectifyStereoImages进行校正，disparitySGM计算视差，然后reconstructScene生成点云，最后用pcshow显示。 还要注意代码的正确性，比如图像路径需要用户自己替换，可能还需要安装Computer Vision Toolbox。另外，用户可能需要优化精度，比如调整disparitySGM的参数，或者进行后处理滤波，比如引用[1]提到的点云显示，可能需要去除噪声点。 相关问题部分，需要涵盖标定、校正、精度优化和应用场景，这样用户能进一步探索。要确保引用标记正确，比如在提到点云可视化时加上[^1]，在流程步骤引用[^2]，坐标信息参考引用[^3]。 最后检查是否符合系统指令：行内公式用$，独立公式用$$，中文回答，生成相关问题，引用正确。确认无误后整理回答结构，确保清晰易懂。</think>以下是为您整理的基于双目视觉三维重建的MATLAB实现步骤及核心代码： ### 一、三维重建实现流程 1. **双目相机标定** ```matlab % 创建标定图像集 calibImages = imageDatastore(fullfile('calibration_images')); % 自动检测棋盘格角点 [imagePoints, boardSize] = detectCheckerboardPoints(calibImages.Files); % 生成世界坐标（假设棋盘格间距30mm） squareSize = 30; worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); % 执行立体标定 [stereoParams, pairsUsed, estimationErrors] = estimateCameraParameters(... imagePoints, worldPoints); ``` （标定结果将用于后续立体校正，确保几何关系准确[^2]） 2. **立体图像校正** ```matlab % 读取左右视图 leftImg = imread('left.jpg'); rightImg = imread('right.jpg'); % 执行立体校正 [rectifiedLeft, rectifiedRight] = rectifyStereoImages(... leftImg, rightImg, stereoParams); ``` 3. **视差图计算** ```matlab % 创建视差计算器 disparityRange = [0 128]; % 根据实际场景调整 disparityMap = disparitySGM(im2gray(rectifiedLeft),... im2gray(rectifiedRight),... 'DisparityRange', disparityRange,... 'UniquenessThreshold', 15); ``` 4. **三维点云生成** ```matlab % 生成三维坐标 points3D = reconstructScene(disparityMap, stereoParams); % 转换为点云格式 ptCloud = pointCloud(points3D, 'Color', rectifiedLeft); % 可视化点云 pcshow(ptCloud); xlabel('X(mm)'); ylabel('Y(mm)'); zlabel('Z(mm)'); ``` （可通过pcshow函数交互式查看三维结构） ### 二、关键参数说明 参数 | 作用 | 典型值 ---|---|--- disparityRange | 视差搜索范围 | [0, 128] UniquenessThreshold | 匹配唯一性阈值 | 10-20 MaxDisparity | 最大可识别视差 | 视场景深度定 ### 三、精度优化建议 1. 使用`stereoAnaglyph`检查校正质量 2. 添加`medianFilter`进行视差图后处理 3. 通过`pcdenoise`去除点云噪声 ```matlab % 点云去噪示例 cleanCloud = pcdenoise(ptCloud,... 'NumNeighbors', 50,... 'Threshold', 1.2); ```