立体匹配基本原理

立体匹配是指通过计算机算法将一张或多张图像中的对应点匹配起来，从而得到场景中物体的三维结构。其基本原理包括以下几个步骤：

1. 特征点提取：对于每张图像，首先需要提取出一些关键的特征点，例如角点、边缘、斑点等，这些特征点在不同图像中具有显著的区别和稳定性。

2. 特征点匹配：利用某些相似性度量方法（例如基于相似性矩阵、基于距离的匹配等），将不同图像中的特征点进行匹配。

3. 基础矩阵估计：通过匹配的特征点，计算出两个相机之间的基础矩阵，从而确定两个相机之间的位置关系。

4. 三维重建：根据相机内参和基础矩阵，计算出场景中每个特征点的三维坐标，从而实现对场景的三维重建。

立体匹配的基本原理是基于图像上的特征点的匹配，在匹配过程中需要考虑到相机的内参、外参、畸变等因素，并且需要进行多视角的匹配来提高匹配的精度和鲁棒性。