本项目代码是浙江大学软件学院2020年暑期夏令营AZFT分营的项目代码
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选择导师：蔡登
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项目内容: Stereo
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主要学习资料：Opencv官方文档，Opencv官方论坛，Stackoverflow论坛，CSDN论坛，博客园，谷歌学术等等
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运行环境配置：
- Ubuntu 18.04 LTS
- Python 3.7
- Opencv-python 4.3.0.36
- PyCharm Professional 2019.3.4
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Python库依赖：
- Numpy
- glob
- opencv-python
本项目主要是立体视觉项目的代码。
均位于scripts文件夹中
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calibration_undistort.py:
实现单目相机的标定calibration，并且利用标定获得的畸变系数将图像对图像进行畸变校正(undistort)。校正的图像源路径可以修改undistort_img_path变量，校正后的保存位置可以修改undistort_dst_path变量
运行（根目录下）：
python scripts/calibration_undistort.py -
stereo_calibration.py
实现了双目相机的标定，计算旋转矩阵$R$，位移向量$t$，基础矩阵$F$等
运行(根目录下):
python scripts/calibration_undistort.py -
rectification.py
实现了双目相机的整型rectify，使得两摄像机的光轴平行共向。整型将会使用双目标定获得的旋转矩阵$R$和位移向量$t$，生成基础矩阵，两个摄像机分别的整型旋转矩阵R1,R2和整型位移向量t1,t2,并生成最终用于整型图像的映射。
校正后的图像将会保存在 imgs/rectified/left 和 imgs/rectified/left 中
运行(根目录下):
python scripts/rectification.py -
draw_epipolar_line.py
画出双目摄像机整型rectified后，左右对应图像的极线epipolar line
可以通过修改 used_idx 变量修改想要画极线的图像（0-4之间），画出的极线保存在 imgs/rectified/line_left.jpg 和 imgs/rectified/line_right.jpg 中
运行(根目录下):
python scripts/draw_epipolar_line.py -
cal_baseline.py
利用双目摄像机整型后得到的投影矩阵P1,P2和两个摄像机的相机矩阵K1,K2，计算摄像机整型后的基线baseline:
使用的投影矩阵和相机矩阵的数据来自rectification.py运行后的保存数据，数据位于 data/ 中
运行(根目录下):
python scripts/cal_baseline.py -
SGBM.py
利用整型后的图像，计算图像中对应点的视深 disparity
运行(根目录下):
python scripts/SGBM.py
主要位于 imgs/ 文件夹中，其中：
- imgs/left 和 imgs/right 中包含最原生的左右两摄像机的照片
- imgs/rectified 包含整型rectified后的图像和画出极线的整形后图像
- imgs/SGBM 包含使用SGBM算法估计视深后的视深灰度图
主要位于 data 文件夹下，包含整型rectified后的相机矩阵数据K1,K2和投影矩阵数据P1,P2