#### 工程背景与目标
本技术博客文章将围绕一个名为“双目立体匹配三维重建点云”的项目进行深入分析。该项目基于网上开源代码进行修改，旨在利用立体匹配算法进行三维重建及显示。本工程旨在展示如何通过修改和优化代码，在特定环境下实现三维重建功能。
#### 工程概述
该工程基于VS2015 Debug win32版本，支持利用特征点和OpenCV立体匹配算法进行三维重建及显示。工程依赖库为OpenCV 2.4.8，内部已完成OpenCV相关配置。无论电脑中是否配置Opencv都可以运行该程序。
#### 工程步骤
步骤一：解压并配置环境
将Reconstruction3d bin中的所有dll拷贝到C:\windows\sysWOW64或system32目录下，根据电脑版本决定。在双击Reconstuction3d.sln打开工程后运行程序。
步骤二：操作流程
1. 特征点提取与立体匹配：在Reconstuction3d.cpp中实现特征点提取和立体匹配算法。这通常涉及到OpenCV库的使用，包括特征检测、特征匹配等步骤。
例如，通过OpenCV读取点云数据，使用立体匹配算法计算出特征点，然后进行三维重建。重建结果可以通过MATLAB或其他可视化工具进行显示。
2. 三维重建与显示：使用OpenCV进行三维重建，并使用OpenGL或其他图形库进行可视化显示。重建的三维模型可以用于虚拟现实、增强现实等领域。
#### 程序详解
Reconstuction3d.cpp是程序的主函数，主要包含以下内容：
1. 环境配置：首先，确保安装了必要的开发环境和库文件。这包括OpenCV 2.4.8和相关依赖库。
2. 代码实现：在Reconstuction3d.cpp中，实现了特征点提取和立体匹配算法的具体步骤。这些步骤通常涉及到OpenCV库的使用，包括读取点云数据、特征检测、特征匹配等。此外，还需要根据具体的立体匹配算法实现细节来编写代码。
3. 三维重建过程：在实现过程中，可能需要使用到一些特定的算法和技巧，例如基于点的三角剖分、多视图几何等。这些算法和技术将在代码中具体体现。
4. 结果展示：通过运行程序后，可以得到三维重建的结果，可以使用MATLAB或其他可视化工具进行显示。这可能包括生成的三维模型、点云可视化等。
#### 技术难点与解决方案
技术难点在于如何选择和使用适合的算法和技术来实现三维重建。在这个项目中，采用了立体匹配算法来进行三维重建，并且依赖于OpenCV库来进行具体的实现。解决技术难点的方法是研究和掌握相关的算法和技术，并结合项目需求进行实现。
#### 总结与展望
通过该工程的学习，我们可以了解到双目立体匹配三维重建的基本原理和实现过程。这个项目展示了一种可行的三维重建技术路线和方法，具有较高的实践价值和应用前景。未来的工作中，我们可以进一步研究和探索更多的三维重建技术和方法，提高三维重建的精度和效率。
