‘壹’ matlab双目测距中怎样把摄像机标定后的内外参数和视差图结合起来计算深度距离
你用的是双面立体相机配置吗？如果是，你需要标定左右两个相机的内部参数，即焦距，像素物理尺寸，还有两个相机间的三维平移，旋转量。如果你不做三维重建的话，就不需要得到外部参数。得到相机内部参数，就可以矫正左右两幅图像对，然后使用立体匹配算法得到目标的视差图像，然后用你得到的，fc,cc参数，用三角法则计算出目标点到相机平面的距离。三角法则：z=f*b/d。f是焦距，b是两相机间的横向距离，d是立体匹配得到的视差值，即目标像素点在左右两相机平面x方向的坐标差值。
‘贰’ 医学图像三维重建，体绘制中的光线投射算法（raycast）的MATLAB或者python实现代码
介绍了运用Matlab软件进行CT断层图像的三维重建的原理及实现方法。运用计算机图形学和图像处理技术将计算机断层扫描（CT）等成像设备得到的人体断层二维图像序列，在计算机中重建成三维图像数据，并在屏幕上形象逼真地显示人体器官的立体视图。可以对重构出的器官图像进行诸如旋转、缩放等操作，重建方法简单，显示效果良好
‘叁’ 三维重建是怎么做的
三维重建的英文术语名称是3D Reconstruction.
三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。
三维重建的步骤
（1） 图像获取：在进行图像处理之前，先要用摄像机获取三维物体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对后续的图像处理造成很大的影响。
（2）摄像机标定：通过摄像机标定来建立有效的成像模型，求解出摄像机的内外参数，这样就可以结合图像的匹配结果得到空间中的三维点坐标，从而达到进行三维重建的目的。
（3）特征提取：特征主要包括特征点、特征线和区域。大多数情况下都是以特征点为匹配基元，特征点以何种形式提取与用何种匹配策略紧密联系。因此在进行特征点的提取时需要先确定用哪种匹配方法。
特征点提取算法可以总结为：基于方向导数的方法，基于图像亮度对比关系的方法，基于数学形态学的方法三种。
（4）立体匹配：立体匹配是指根据所提取的特征来建立图像对之间的一种对应关系，也就是将同一物理空间点在两幅不同图像中的成像点进行一一对应起来。在进行匹配时要注意场景中一些因素的干扰，比如光照条件、噪声干扰、景物几何形状畸变、表面物理特性以及摄像机机特性等诸多变化因素。
（5）三维重建：有了比较精确的匹配结果，结合摄像机标定的内外参数，就可以恢复出三维场景信息。由于三维重建精度受匹配精度，摄像机的内外参数误差等因素的影响，因此首先需要做好前面几个步骤的工作，使得各个环节的精度高，误差小，这样才能设计出一个比较精确的立体视觉系统。