1樓：摸不著頭腦
我覺得兩個思路吧，乙個是兩個相機中的標誌點分別提取，再乙個個對應過去，乙個是再提取過程中用兩幅影象互為參考，不斷縮小提取範圍，提高精度，兩個都可以各有優劣。至於具體在影象中用什麼特徵，我覺得模板匹配就可以啊，這個比較簡單，其他的也可以用顏色特徵，顯著性，二維直方圖。。估計最好用的還是模板和顏色特徵。
啊，深度學習也可以，估計效果會不錯
2樓：lianchenghu
1. 用角點檢測方法把左右影象特徵點提取；如 HARRIS,Harris
and M. Stephens (1988).「A combined corner and edge detector」
2. 根據立體視覺標定結果計算外極線，對於左影象上任一特徵點，在右影象上利用極線約束進行搜尋匹配。如果不想自己寫，OpenCV有現成的類。
參考：極線約束（epipolar constraint）
三維空間中一點p，投影到兩個不同的平面I1、I2，投影點分別為p1，p2。
p、p1、p2在三維空間內構成乙個平面S。
S與面I1的交線L1過p1點，稱之為對應於p2的極線。同理S與I2的交線稱之為對應於p1
的極線（對應於左邊影象點的極線在右邊影象上，右邊與之相同）。如圖：
所謂極線約束就是說同乙個點在兩幅影象上的對映，已知左圖對映點p1，那麼右圖對映點p2一
定在相對於p1的極線上，這樣可以減少待匹配的點數量。
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抱歉沒太理解題主的意思，如果只是提取指定畫素的飽和度，mathematica可以比較簡單的實現，比如下面是畫第200行畫素的飽和度散點圖。 Nemesis XX 隨便在網上找了個圖，擷取一個區域，把RGB轉成HSV，然後統計飽和度的分佈，精確到0.01。matlab版本2016b data1 imr...