在探索世界的過程中，人類的雙眼如同天然的測量儀器，通過左右眼接收的細微差異，便能輕松判斷物體的遠近。這種與生俱來的空間感知能力，為科學家們提供了靈感，催生出了雙目測距技術。作為計算機視覺領域的重要分支，雙目測距通過模擬人類雙眼的工作機制，讓機器擁有了感知三維空間的 “視力”，在自動駕駛、機器人導航、工業(yè)檢測等眾多領域發(fā)揮著不可替代的作用。

雙目測距的核心原理與人類的立體視覺異曲同工，都建立在 “視差” 這一關鍵概念之上。當我們用雙眼觀察同一物體時，由于左右眼存在一定的間距（通常稱為基線距），物體在兩只眼睛視網膜上的成像位置會略有不同，這種位置差異就是視差。大腦通過處理這種視差信息，便能計算出物體與我們之間的距離。雙目測距系統(tǒng)正是模仿了這一過程，它由兩個并排安裝的攝像頭組成，這兩個攝像頭就像人的左右眼，它們之間的距離被稱為基線長度，基線長度越長，系統(tǒng)對遠距離物體的測距精度就越高。

在具體工作時，雙目測距系統(tǒng)首先通過兩個攝像頭同步采集同一場景的兩幅圖像，這兩幅圖像被稱為左視圖和右視圖。接下來，系統(tǒng)需要在這兩幅圖像中找到對應于同一物體的像素點，這一過程被稱為立體匹配。立體匹配是雙目測距中最具挑戰(zhàn)性的環(huán)節(jié)之一，因為場景中可能存在物體遮擋、光照變化、紋理缺失等情況，這些都會影響匹配的準確性。為了應對這些挑戰(zhàn)，科學家們開發(fā)了多種立體匹配算法，例如基于區(qū)域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于深度學習的匹配算法等?；趨^(qū)域的匹配算法通過比較像素點周圍區(qū)域的相似度來尋找對應點，適用于紋理豐富的場景；基于特征的匹配算法則先提取圖像中的特征點（如角點、邊緣等），再通過特征點的描述符進行匹配，對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性；基于深度學習的匹配算法則利用神經網絡強大的特征學習能力，能夠在復雜場景下實現(xiàn)高精度的立體匹配，是近年來的研究熱點。

完成立體匹配后，系統(tǒng)便可以根據(jù)視差計算物體的距離了。根據(jù)三角測量原理，物體的距離與視差成反比，與基線長度成正比。具體來說，若已知兩個攝像頭的焦距、基線長度以及對應點的視差，就可以通過公式計算出物體的距離。其中，視差的計算是通過兩個對應點在圖像中的橫坐標之差得到的。例如，假設左視圖中某一像素點的橫坐標為 x1，右視圖中對應像素點的橫坐標為 x2，那么視差 d = x1 - x2。再結合攝像頭的焦距 f 和基線長度 B，物體的距離 Z 就可以通過公式 Z = (B * f) /d 計算得出。這一公式清晰地揭示了雙目測距中各參數(shù)之間的關系，也是理解雙目測距原理的關鍵。

雙目測距系統(tǒng)的性能受到多種因素的影響，除了基線長度和立體匹配精度外，攝像頭的標定精度也至關重要。攝像頭標定是指確定攝像頭的內參（如焦距、主點坐標、畸變系數(shù)等）和外參（如兩個攝像頭之間的相對位置和姿態(tài)）的過程。如果標定不準確，會導致視差計算出現(xiàn)誤差，進而影響測距精度。因此，在雙目測距系統(tǒng)的搭建過程中，必須進行精確的攝像頭標定。通常，標定過程會使用棋盤格等標定板，通過拍攝多組不同角度和位置的標定板圖像，利用標定算法計算出攝像頭的內外參數(shù)。