双目深度估计传统算法流程及OpenCV的编译注意事项

起因：

1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分，而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现。同时考虑了性能和效率。因此，学习使用opencv接口是非常重要的。

2. 但对一个工具使用到一定程度后，有时候需要进行内置算法的改进，此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译。

双目深度估计传统算法流程：

A. 固定相机对（严格固定！），制作高精度棋盘格，挑选合适光源，选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样

B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机，采用如张正友相机标定算法。得到相机各自内参。

C. 使用matlab或opencv双目标定相机对，评估重投影误差是否符合要求，检测角点的提取正确性。保存所有标定结果。

D. 使用标定结果对同一组相机拍摄的图片对进行双目矫正，包含单目矫正以及ROI区域裁剪，得到行对齐的左右视图。

E. 使用上述矫正后的图像（rectified views）采用BM,SGBM等算法进行深度估计，得到disparity map（视差图）。

F. 视差图的倒数（注意除零错误）就是深度图。

OpenCV及其附加模块的编译：

（前置条件：安装对应Opencv支持的版本的visual studio）

1. 下载cmake，免安装绿色版

2. 下载opencv对应平台的版本，运行解压得到对应平台的源码

3. 创建build文件夹

4. 运行cmake，点击configure，指定编译器与平台，如VS2015就选择VC14 visual studio 2015 x64.

5. 等待第一遍配置完成反馈结果，对于cpu平台，取消勾选所有包含cuda，cublas，cufft这些gpu加速相关模块。

6. 在EXTRA_MODULES选项中选择opencv-contrib的modules文件夹

7. 再次点击configure，等待所有的红色（错误）选项消失

8. 点击generate，生成待编译项目，对于VS2015，则生成.sln解决方案文件。

9. 点击open project进入visual studio

10. 在VS中： 生成(build) -> 管理项目配置 -> Debug改为Release（因为一般的系统上都只有python模块的release版，编译debug模式会出错）

11. 在VS中：项目资源中选择ALL_BUILDS右键单击选择【生成】，等待约20分钟。

12. 在VS中，项目资源中选择INSTALL右键单击选择【生成】，等待10秒。

13. 完成opencv及其附加库的编译。

14. 将build文件夹下的install文件夹下的vc14/bin/整个绝对路径添加到电脑的系统环境变量(%PATH%)的末尾。

15. 在使用opencv的项目中，项目属性-> c++库目录配置 -> include目录 & lib 目录

16. 如果发现部分lib找不到链接库，那表明在configure阶段就因为平台不支持而没有进行加入待编译模块列表。注意初次出现红色的那一步，查看错误信息，按照信息提示安装相应的依赖项，重新configure即可。