本文的主要研究内容是利用两幅以上的摄像机图像恢复出被拍摄物体的三维信息深度信息。基于OpenCV设计了视觉测距系统，采用基于二维平面模板法对摄像机进行标定，然后采用SAD算法实现了立体匹配功能，进而实现了目标物体的测距。

0 引言 　　双目立体视觉测量是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在计算机视觉系统中，双目立体视觉测量一般由双摄像机从不同的角度同时获取周围景物的两幅图像，或有单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像，并基于视差原理即可恢复出物体的三维几何模型，重建周围景物的三维形状与位置。 　　在双目立体视觉测量的许多应用中，可以在待测物体表面分布一些具有明显特征且易于识别的元素作为标记点，如圆、十字刻画线等。若给标记点加载唯一的身份信息，即对标记点进行编码，对图像中标记点

图像修复是图像恢复中的一个重要内容，其目的是利用图像现有的信息来恢复丢失的信息

图像针 写这个库主要是因为自己在做图像拼接项目时，深感在使用opencv实现图像拼接时资料欠缺，很多资料不够全面或者不能够很好地针对opencv。该库主要包括以下几个部分源代码的重构：第一部分代码：特征点检测第二部分代码：特征点匹配第三部分代码：计算单应性矩阵第四部分代码：恢复相机内部参数第五部分代码：圆柱面投影变换第六部分代码：动态规划法寻找最佳掺杂线第七部分代码：图像融合一些参考链接： 《图像局部特征检测和描述基于OpenCV源码分析的算法与实现》赵春江_北京：人民邮电出版社_2018.0