雙目校正演算法

A. matlab雙目測距中怎樣把攝像機標定後的內外參數和視差圖結合起來計算深度距離

你用的是雙面立體相機配置嗎？如果是，你需要標定左右兩個相機的內部參數，即焦距，像素物理尺寸，還有兩個相機間的三維平移，旋轉量。如果你不做三維重建的話，就不需要得到外部參數。得到相機內部參數，就可以矯正左右兩幅圖像對，然後使用立體匹配演算法得到目標的視差圖像，然後用你得到的，fc,cc參數，用三角法則計算出目標點到相機平面的距離。三角法則：z=f*b/d。f是焦距，b是兩相機間的橫向距離，d是立體匹配得到的視差值，即目標像素點在左右兩相機平面x方向的坐標差值。

B. 漢王人臉通的漢王「雙目立體」人臉識別演算法

人臉識別技術，分為二維人臉識別、三維人臉識別兩大類。二維人臉識別是基於人臉平面圖像的，但實際上人臉本身是三維的，人臉平面圖像只是三維人臉在一個平面上的投影，在這個過程中，必然會丟失一部分信息，因此，二維人臉識別性能的進一步提升，一直受到環境光線、姿態、表情等因素的不利影響。
三維人臉識別是基於三維人臉圖像的，從理論上講具備一些三維圖像信息的技術優勢，但一直存在採集設備昂貴，採集系統復雜，存儲度高，人臉重建演算法很復雜，識別速度較慢等缺點。
漢王科技，憑借十幾年紮根模式識別領域的底蘊，早在2003年，就瞄準人臉識別技術的國際前沿，積極開展人臉識別技術的潛心研究，五年磨一劍，現在我們擁有完全自主知識產權的「雙目立體」人臉識別演算法（Dual Sensor ™ ）, 採用專用雙攝像頭，就好像一個人的一雙眼睛，既保留了二維人臉識別簡單的優點，又借鑒了三維人臉識別的部分三維信息，識別性能達到國際一流，識別速度快，為人臉識別的大規模應用奠定了堅實基礎 。

C. 雙目視覺的匹配演算法是不是有好幾種具體是哪幾種

與普通的圖像模板匹配不同的是，立體匹配是通過在兩幅或多幅存在視點差異、幾何畸變、灰度畸變、雜訊干擾的圖像對之間進行的，不存在任何標准模板進行匹配。立體匹配方法一般包含以下三個問題:(1)基元的選擇，即選擇適當的圖像特徵如點、直線、相位等作為匹配基元;(2)匹配的准則，將關於物理世界的某些固有特徵表示為匹配所必須遵循的若干規則，使匹配結果能真實反映景物的本來面目;(3)演算法結構，通過利用適當的數學方法設計能正確匹配所選擇基元的穩定演算法。

根據匹配基元的不同，立體視覺匹配演算法目前主要分為三大類,即區域匹配、相位匹配和特徵匹配:

基於區域灰度的匹配演算法是把一幅圖像(基準圖)中某一點的灰度鄰域作為模板，在另一幅圖像(待匹配圖)中搜索具有相同(或相似)灰度值分布的對應點鄰域，從而實現兩幅圖像的匹配。這類演算法的性能取決於度量演算法及搜索策略的選擇。另外，也必須考慮匹配窗口大小、形式的選擇，大窗口對於景物中存在的遮擋或圖像不光滑的情況會更多的出現誤匹配，小窗口則不具有足夠的灰度變化信息，不同的窗口形式對匹配信息也會有不同的影響。因此應該合理選取匹配區域的大小和形式來達到較好的匹配結果。

相位匹配是近二十年發展起來的一種匹配演算法，相位作為匹配基元，即認為圖像對中的對應點局部相位是一致的。最常用的相位匹配演算法有相位相關法和相位差——頻率法，雖然該方法是一種性能穩定、具有較強的抗輻射抗透視畸變能力、簡單高效、能得到稠密視差圖的特徵匹配方法。但是，當局部結構存在的假設不成立時，相位匹配演算法因帶通輸出信號的幅度太低而失去有效性，也就是通常提到的相位奇點問題，在相位奇點附近，相位信息對位置和頻率的變化極為敏感，因此用這些像素所確定的相位差異來衡量匹配誤差將導致極不可靠的結果。此外，相位匹配演算法的收斂范圍與帶通濾波器的波長有關，通常要考慮相位卷繞，在用相位差進行視差計算時，由於所採用的相位只是原信號某一帶通條件下的相位，故視差估計只能限制在某一限定范圍之內，隨視差范圍的增大，其精確性會有所下降。

基於特徵的圖像匹配方法是目前最常用的方法之一，由於它能夠將對整個圖像進行的各種分析轉化為對圖像特徵(特徵點、特徵曲線等)的分析的優點，從而大大減小了圖像處理過程的計算量，對灰度變化、圖像變形、噪音污染以及景物遮擋等都有較好的適應能力。

基於特徵的匹配方法是為使匹配過程滿足一定的抗噪能力且減少歧義性問題而提出來的。與基於區域的匹配方法不同，基於特徵的匹配方法是有選擇地匹配能表示景物自身特性的特徵，通過更多地強調空間景物的結構信息來解決匹配歧義性問題。這類方法將匹配的搜索范圍限制在一系列稀疏的特徵上。利用特徵間的距離作為度量手段，具有最小距離的特徵對就是最相近的特徵對，也就是匹配對。特徵間的距離度量有最大最小距離、歐氏距離等。

特徵點匹配演算法嚴格意義上可以分成特徵提取、特徵匹配和消除不良匹配點三步。特徵匹配不直接依賴於灰度，具有較強的抗干擾性。該類方法首先從待匹配的圖像中提取特徵，用相似性度量和一些約束條件確定幾何變換，最後將該變換作用於待匹配圖像。匹配中常用的特徵基元有角點、邊緣、輪廓、直線、顏色、紋理等。同時，特徵匹配演算法也同樣地存在著一些不足，主要表現為:

(l)特徵在圖像中的稀疏性決定了特徵匹配只能得到稀疏的視差場，要獲得密集的視差場必須通過使用插值的過程，插值過程通常較為復雜。

(2)特徵的提取和定位的准確與否直接影響特徵匹配結果的精確度。

(3)由於其應用場合的局限性，特徵匹配往往適用於具有特徵信息顯著的環境中，在缺少顯著主導特徵環境中該方法有很大困難。

總之，特徵匹配基元包含了演算法編程上的靈活性以及令人滿意的統計特性。演算法的許多約束條件均能清楚地應用於數據結構，而數據結構的規則性使得特徵匹配非常適用於硬體設計。例如，基於線段的特徵匹配演算法將場景模型描繪成相互聯結的邊緣線段，而不是區域匹配中的平面模型，因此能很好地處理一些幾何畸變問題，對對比度和明顯的光照變化等相對穩定。特徵匹配由於不直接依賴於灰度，計算量小，比基於區域的匹配演算法速度快的多。且由於邊緣特徵往往出現在視差不連續的區域，特徵匹配較易處理立體視覺匹配中的視差不連續問題。

D. opencv三維重建深度怎麼不隨視場變化

1. 視場變化主要是通過找出每對圖像間的對應關系，根據三角測量原理，得到視差圖；

2. 在獲得了視差信息後，根據投影模型很容易地可以得到原始圖像的深度信息和三維信息。立體匹配技術被普遍認為是立體視覺中最困難也是最關鍵的問題，主要是以下因素的影響：

（1）光學失真和雜訊（亮度、色調、飽和度等失衡）

（2）平滑表面的鏡面反射

（3）投影縮減（Foreshortening）

（4）透視失真（Perspective distortions）

（5）低紋理（Low texture）

（6）重復紋理（Repetitive/ambiguous patterns）

（7）透明物體

（8）重疊和非連續

E. C語言 基本演算法問題 誰能告訴7%3*7%2/4這個結果為什麼是0嗎 感激不盡

你這個問題屬於運算符優先順序問題
網路 優先順序 發現3種符號（% */）都是屬於同一級別，從左到右。

所以
7%3*7%2/4 從左到右運算
7%3 得1
1*7 得7
7%2 得1
1/4 得0 因為得數為0.25，而/左右兩邊都是int類型，所以得數也是int類型，

int類型會把小數點後面的數字去掉，也就是0.25會變成0.