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双目立体视觉是计算机视觉范畴的核心之一，它利用双目相机来获得目标物体的图像，经过物体图像处理 之后得到目标物体所在场景环境的三维信息，最终实现非接触条件下测距，简单便捷。本次毕业设计主要内容为研究 基于双目立体视觉平台上的图像匹配以及目标物体的距离测量技术，图像特征提取部分研究了 SIFT 算法和 SURF 算 法，特征匹配部分研究了 BF 法和 FLANN 法，距离测量研究主要通过视差深度的计算，结合视觉坐标系的转换实现 三维位置的定位与测量。结合维视双目立体视觉测量平台 MV-VS220，通过 Python+OpenCV 设计实现一个具备图像 采集、图像匹配以及距离测量等功能的原型演示系统。系统可实现对关键环节的过程与结果的演示，以及不同算法的 性能比较。系统测试表明，所开发的原型演示系统从界面、功能与性能方面均达到了设计的要求。

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《Reinforcement Learning: An Introduction》（第二版）中文翻译