视差

同一个点在左右两张图里的横向位置差，物体越近视差越大。

视差是双目立体视觉的基本量：两台相机并排摆放，图像经过校正（让同一点落在同一行）后，空间中同一点在左图的横坐标 xL 与右图横坐标 xR 之差 d = xL − xR 就是视差。视差与深度成反比：深度 Z = f × B / d，f 是以像素计的焦距，B 是两相机之间的基线长度。逐像素算出视差就得到视差图，再按公式换算即为深度图。求视差的过程叫立体匹配，传统方法有 OpenCV 的 StereoBM、SGBM，近年有 RAFT-Stereo、FoundationStereo 等深度学习方法。由于反比关系，远处物体的视差只有几个甚至不到一个像素，匹配差一点深度就差很多，所以双目测距精度随距离迅速下降，加长基线能改善远处精度。

例子设焦距 f = 640 像素、基线 B = 5 厘米，某点视差为 16 像素，则深度 Z = 640 × 0.05 / 16 = 2 米；若视差量错 1 个像素变成 15，算出的深度就成了约 2.13 米。

也叫

视差图、Disparity Map、双目视差

相关

双目相机、立体匹配、基线、深度图、对极几何、FoundationStereo

来源

Wikipedia: Computer stereo vision