本系列文章旨在系统性地阐述如何利用 Python 与 OpenCV 库，从零开始构建一个完整的双目立体视觉系统。
本项目github地址：https://github.com/present-cjn/stereo-vision-python.git
人类视觉系统能够毫不费力地感知世界的深度与维度，其奥秘很大程度上源于双眼协同工作的能力。当计算机科学试图复现这一高级感知功能时，便催生了双目立体视觉（Stereo Vision）这一重要领域。本系列将深入探索如何赋予计算机“深度感”，将平面的2D图像信息，升维成可测量、可交互的3D空间数据。
👀 “双眼”的原理：视差如何构建深度？
人类之所以能够感知深度，其生理基础在于双眼观察物体时存在的视角差异。一个简单的现象可以说明此原理：若交替闭合左右眼来观察近处的物体，会发现物体相对于远处背景的位置产生了明显的“跳跃”。
这一现象所产生的位移，在计算机视觉中被精确地定义为视差 (Disparity 或 Parallax)。
正是由于双眼之间存在固定的物理距离——即基线距 (Baseline)——才导致了这种视角差异，从而在视网膜上形成了两幅略有不同的图像。人类大脑通过神经系统对这种图像差异进行无意识的、高效的计算，最终合成了具有深度信息的立体知觉。
一个基本的物理规律是：
- 物体距离观察者越近，其产生的视差越大。
- 物体距离观察者越远，其产生的视差越小。
双目立体视觉的根本任务，便是通过算法来精确地测量并解析这种视差，从而反演出场景的深度结构。
🚀 为什么我们需要它？从像素到世界的跨越
一个单目摄像头所能捕捉的，是一个失去了深度维度的平面世界。它如同神话中的独眼巨人，虽能视物，却无法判断远近。计算机无法仅凭一张2D照片，来判别图像中物体的真实距离。
而双目视觉系统通过模拟人类的双眼，赋予了机器重建三维信息的能力。这项技术是诸多前沿科技领域的基石：
- 机器人与自动化: 让机器人能够准确地抓取物体、在复杂环境中导航和避障。
- 自动驾驶: 帮助汽车感知与其他车辆、行人、障碍物的精确距离，做出安全的决策。
- 3D扫描与建模: 快速地对真实物体或场景进行三维重建。
- 增强现实 (AR) / 虚拟现实 (VR): 实现虚拟物体与现实环境的精准融合。
核心流程概览
要实现一个功能完备的双目视觉系统，必须遵循一条逻辑严谨的技术路线。其核心流程可被分解为以下五个关键阶段：
- 图像采集 (Image Acquisition): 获取来自左右两个摄像头的同步图像对。
- 相机标定 (Camera Calibration): 这是整个系统的地基。我们需要通过拍摄棋盘格等已知图案，来精确地计算出每个相机的内参（焦距、畸变等）以及它们之间精确的相对位置（外参）。
- 立体校正 (Stereo Rectification): 利用标定结果，对原始图像进行数学变换，使得两张图完全平行对准。这一步的目的是简化匹配搜索，将其从二维问题降为一维问题。
- 立体匹配 (Stereo Matching): 在校正后的图像上，逐像素地寻找对应点，计算出每个点的视差，并生成一张“视差图”。
- 三维重建 (3D Reconstruction): 最后一步。利用视差图和相机的几何关系，通过三角测量原理，计算出每个像素点的真实三维坐标，最终得到一个点云 (Point Cloud)。
总结
在本系列后续的文章中，我们将对上述每一个阶段进行深入的技术剖析与代码实现。我们会共同探讨：
- 如何进行一次高精度的相机标定，并解读其结果。
- 如何使用 SGBM 算法并调优参数，以获得高质量的视差图。
- 如何最终将二维像素数据，变成一个可以在屏幕上自由旋转的、可视化的三维点云。
准备好相应的 Python 开发环境。下一篇文章正式进入编码阶段，从搭建一个专业、可扩展的项目框架开始。