目标的识别与定位相关技术在很多领域中都扮演着重要的角色,并逐渐向智能化、自动化方向发展。由于传统的单目视觉测量方法无法得到物体的三维信息,因此本文选择双目测量方法。双目立体视觉系统主要包含图像采集、摄像机标定、特征提取、立体匹配以及三维重建五个方面。本文通过双目摄像头采集目标图像,对目标图像和待匹配图像进行特征点的提取,通过对目标物体轮廓中心点的匹配及摄像机成像原理和坐标系之间的转换完成三维重建的过程。主要完成了以下几个方面的工作。首先,推导了摄像机的成像模型中的四种坐标系之间的相互转换及摄像机的两种模型,线性模型和非线性模型;分析了双目摄像机测量与成像原理;利用Open CV标定法完成了摄像机的标定,求解了摄像机的内外参数。对求得的目标物体的位置参数进行误差分析。实验表明本文标定方法确定的摄像机内外参数在一定范围内具有较高的精度。其次,对包含目标物体的图像进行了特征点的提取与配准。针对提取图像特征的常用算法SIFT存在的不足,使用其改进算法SURF对目标场景进行了匹配实验,然后利用PROSAC算法对匹配结果进行了提纯,基于单应矩阵对目标物体区域进行了初步的确定,并推导出目标区域与源图像坐标之间的转换关系。最后,研究了目标物体的定位问题,通过将SURF算法引入图割算法GrabCut中来进一步提取目标轮廓,简化了Grab Cut算法的流程,解放了人类的双手;针对双摄像机拍摄下目标图像中心点定位不同的问题,通过极线约束及模板匹配算法对目标物体轮廓点中心进行了调整,完成了对目标物体的三维重建。最后实现了目标物体的位姿预估,并对姿态参数进行了误差分析。实验表明通过本文的方法,空间母线斜率误差控制在5度以内,取得了较好的预估效果。