В работе методом стереоскопической реконструкции были определены контрольные значения глубины построенной сцены и сравнены с измеренными. Разработаны и протестированы алгоритмы калибровки цифровой камеры, определения координат калибровочных меток на изображении калибровочной сцены, построения карты диспаратности с параллельными вычислениями на графическом процессоре. Результаты работы реализованного алгоритма могут применяться в системах трехмерного сканирования, идентификации объектов, могут быть использованы в качестве обучающих данных алгоритмов машинного обучения сегментации изображений, определения расстояний по одному изображению.

In the work values of the depth of the constructed scene were determined and compared with the measured ones by the method of stereoscopic reconstruction. Algorithms for calibrating a digital camera, determining the coordinates of calibration marks on the image of a calibration scene, and constructing a disparity map with parallel computations on a graphics processor have been developed and tested. The results of the implemented algorithm can be used in three-dimensional scanning systems, object identification, can be used as training data for machine learning algorithms for image segmentation, determining distances from a single image.