一、基本概念
在计算机视觉中，双目结构光是一种基于红外投影方式的三维重建方法。它利用两个相机同时拍摄同一目标，通过测量目标到两个相机的距离来计算出目标的三维信息。双目结构光的主要原理是将一条红外光条或者红外光斑照射到目标物上，两个相机在不同的位置拍摄同一物体，通过计算两张图像之间的差异，进而得出目标物体的三维形态信息。
双目结构光三维重建法具有结构简单、测量精度高、抗干扰性强等优点，因此被广泛地应用于机器人领域、智能制造领域、医学影像等领域。
二、系统组成
双目结构光系统主要由红外激光器、光学系统、CCD相机、数据处理算法等四个部分组成。光学系统包括了激光器、透镜、滤镜、功率控制、光斑清晰等部分，CCD相机的配置包括了分束器和CCD摄像头。
数据处理算法主要包括数据采集与预处理、配准以及重建等三个部分。数据采集与预处理是指对通过相机获得的数据进行光线与相机的标定以及图像的几何变换处理等。配准是指在实现标定数据采集之后，通过相机成像产生的图像在计算机中进行对应，以通过比较图像信息从而确定空间关系。重建是指在采集配准数据的基础上，通过合成图像信息，最终生成目标物体的三维模型。
三、应用案例
双目结构光技术在机器人领域中被广泛应用，如在机器人的抓取和物品检测系统中，可以通过三维重建来判断物体的形态，从而计算机器人在轨迹规划和力的估计等方面提供支持。
在智能制造领域中，双目结构光被广泛应用于零件检测、工件定位和平面度检测等方面。在医学影像领域中，双目结构光得到了广泛的应用，例如在牙齿精细成像方面，它可以检测出牙齿的形状和大小，并进一步支持牙医的手术操作。
四、代码示例
// 定义摄像头 cv::VideoCapture capture(2); // 左右相机校准 stereoCalibrate(left_img_points, right_img_points, left_temp_mat, right_temp_mat, board_size, square_size, left_camera_matrix, left_dist_coeffs, right_camera_matrix, right_dist_coeffs, R, T, E, F); // 左右图像去畸变 cv::Mat map1x, map1y, map2x, map2y; initUndistortRectifyMap(left_camera_matrix, left_dist_coeffs, R1, P1, size, CV_32FC1, map1x, map1y); initUndistortRectifyMap(right_camera_matrix, right_dist_coeffs, R2, P2, size, CV_32FC1, map2x, map2y); // 根据校准参数计算出视差图 Mat left_image, right_image; capture >> left_image; capture >> right_image; cv::Mat gray_left, gray_right; cvtColor(left_image, gray_left, CV_BGR2GRAY); cvtColor(right_image, gray_right, CV_BGR2GRAY); cv::Mat left_rectified, right_rectified; cv::remap(gray_left, left_rectified, map1x, map1y, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar()); cv::remap(gray_right, right_rectified, map2x, map2y, INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar()); cv::Mat disp; Ptrbm = StereoBM::create(num_disparities, block_size); bm->compute(left_rectified, right_rectified, disp);
五、总结
双目结构光技术作为一种基于投影方式的三维重建方法，通过计算目标物体到两个相机的距离，可以有效地生成目标物体的三维模型。该技术在机器人领域、智能制造领域、医学影像等领域有广泛应用，带来了重要的探究及应用价值。
