Binocular disparity refers to the difference in image location of an object seen by the left and right eyes, resulting from the eyes’ horizontal separation (parallax). The brain uses binocular disparity to extract depth information from the two-dimensional s in stereopsis. In computer vision, binocular disparity refers to the difference in coordinates of similar features within two stereo images. A similar disparity can be used in rangefinding by a coincidence rangefinder to determine distance and/or altitude to a target. In astronomy, the disparity between different locations on the Earth can be used to determine various celestial parallax, and Earth's orbit can be used for stellar parallax. Human eyes are horizontally separated by about 50–75 mm (interpupillary distance) depending on each individual. Thus, each eye has a slightly different view of the world around. This can be easily seen when alternately closing one eye while looking at a vertical edge. The binocular disparity can be observed from apparent horizontal shift of the vertical edge between both views. At any given moment, the line of sight of the two eyes meet at a point in space. This point in space projects to the same location (i.e. the center) on the retinae of the two eyes. Because of the different viewpoints observed by the left and right eye however, many other points in space do not fall on corresponding retinal locations. Visual binocular disparity is defined as the difference between the point of projection in the two eyes and is usually expressed in degrees as the visual angle. The term "binocular disparity" refers to geometric measurements made external to the eye. The disparity of the images on the actual retina depends on factors internal to the eye, especially the location of the nodal points, even if the cross section of the retina is a perfect circle. Disparity on retina conforms to binocular disparity when measured as degrees, while much different if measured as distance due to the complicated structure inside eye.

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CS-442: Computer vision
Computer Vision aims at modeling the world from digital images acquired using video or infrared cameras, and other imaging sensors. We will focus on images acquired using digital cameras. We will int
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Mesure stéréoscopique
La stéréovision ou mesure stéréoscopique est une méthode de mesure qui consiste à se servir de la prise d'images (photographiques ou numériques) prises de différents points de vue, pour déterminer les dimensions, les formes ou les positions d'objets. Pour cela on utilise : soit des appareils photographiques étalonnés utilisant des films argentiques plans et stables dimensionnellement ou des détecteurs C.C.D à haute résolution pour des mesures statiques ; soit des caméras (film ou CCD) si des mesures dynamiques sont nécessaires (vidéogrammétrie).
Stéréopsie
La stéréopsie, composé des mots grecs στερεός, qui signifie « ferme, dur » et ὄψις qui signifie « œil » ou « vision », est le processus permettant à un être humain ou un animal doué de vision binoculaire de percevoir son environnement en trois dimensions. Chez l'être humain, le test de stéréopsie permet à l'ophtalmologiste et à l'optométriste de détecter si le patient est doté d'une bonne perception visuelle du relief et de la profondeur.
Correspondence problem
The correspondence problem refers to the problem of ascertaining which parts of one image correspond to which parts of another image, where differences are due to movement of the camera, the elapse of time, and/or movement of objects in the photos.
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