雙目立體視覺是一門有著廣闊應用前景的學科，根據雙目立體視覺CCAS提供的思路及組成原理，隨著光學、電子學以及計算機技術的發展，將不斷進步，逐漸實用化，不僅將成為工業檢測、生物醫學、虛擬現實等領域的關鍵技術，還有可能應用于航天遙測、軍事偵察等領域。目前在國外，雙目立體視覺技術已廣泛應用于生產、生活中。

雙目視覺三維定位原理

雙目立體視覺三維測量是基于視差原理。

其中基線距B=兩攝像機的投影中心連線的距離；相機焦距為f。設兩攝像機在同一時刻觀看空間物體的同一特征點（xc，yc，zc），分別在“左眼”和“右眼”上獲取了點P的圖像，它們的圖像坐標分別為pleft=（Xleft，Yleft），pright=（Xright，Yright）。

現兩攝像機的圖像在同一個平面上，則特征點P的圖像坐標Y坐標相同，即Yleft=Yright=Y，則由三角幾何關系得到：

則視差為：leftrightDisparityXX??。由此可計算出特征點P在相機坐標系下的三維坐標為：

因此，左相機像面上的任意一點只要能在右相機像面上找到對應的匹配點，就可以確定出該點的三維坐標。這種方法是完全的點對點運算，像面上所有點只要存在相應的匹配點，就可以參與上述運算，從而獲取其對應的三維坐標。

雙目立體視覺的三維測量方法

雙目立體測量的特點類似于“雙目導航、定位”，一般來說：第一、需要提取的點不多，僅把被測物需要測量部分的點找到即可；第二、速度要求較高，一般要求一秒中測量多個產品；第三、對光照環境要求高。因為測量的時候相機和被測物必然有相對位移，所以拍攝到的圖像可能各個角度都會有。一般的實現步驟如下：

第一、相機參數標定。這部分前文已經說過，不再細說了，有興趣的可以去看CCAS雙目立體視覺的相關資料。這部分的主要目的：獲取相機的內參數和鏡頭畸變系數、獲取雙相機在當前角度下立體參數。

第二、對被測物進行拍攝，并獲取被測部分的特征點。這是雙目立體視覺測量最重要的部分。主要難點在于該用哪些算法來獲取特征點，并且這種特征點的獲取方式上，不能用打激光點或手動貼特征點這樣的方式來“取巧”，必須尊重原圖。根據CCAS提供的一些圖像預處理算法進行實驗后發現，一般提取特征點時需要用到數十種以上的預處理算法，而這些算法中的參數需要不斷的去實驗。由于CCAS提供二次開發庫，所以在一些極端情況下用戶還可以在其中加入一些其他的算法。其最終目的還是把特征點準確的找到。

第三、三維坐標獲取。完成以上步驟后，就可以進行立體匹配并計算三維坐標來。這部分比較簡單，只要給出來數學模型了直接帶入公式即可。CCAS提供了相應的算法模型和和例程。

第四、指定測量范圍并輸出結果。