StereoBM_create() 作用 创建StereoBM(block match)对象。 原型 cv.StereoBM_create( [, numDisparities[, blockSize]] ) -> retval 参数 • numDisparities:disparity的搜索范围。 对于每个像素,算法将找到从0(默认的最小视差)到numDisparities的最佳视差。之后,可以通过改变最小视差来改变搜索范围,见StereoSGBM_cr...
这里提供了两个方法，一个使用Numpy函数，另一个使用OpenCV函数(最后的注释行)。结果也是一样的，只是略...
}# 构建SGBM对象left_matcher = cv2.StereoSGBM_create(**paraml) paramr = paraml paramr['minDisparity'] = -paraml['numDisparities'] right_matcher = cv2.StereoSGBM_create(**paramr)# 计算视差图size = (left_image.shape[1], left_image.shape[0])ifdown_scale ==False: disparity_left = left...
通过计算视差,我们可以使用下面的代码恢复三维坐标: # 初始化StereoBM对象stereo=cv2.StereoBM_create(numDisparities=16,blockSize=15)# 计算视差图disparity=stereo.compute(grayL,grayR)# 视差到深度的转换focal_length=0.8*imgL.shape[1]# 假设焦距baseline=0.1# 基线距离(单位: 米)depth=(focal_length*baseline)...
下面的代码片段显示了创建视差图的简单过程。import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as pltimgL = cv.imread('tsukuba_l.png',0)imgR = cv.imread('tsukuba_r.png',0)stereo = cv.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)disparity = stereo.compute(imgL,imgR)plt....
在上述示例代码中,我们使用了cv2.StereoBM_create函数创建了一个StereoBM对象,并设置了一些参数,如numDisparities和blockSize。然后,我们循环读取两个摄像头的图像,并将其转换为灰度图像。接下来,我们使用stereo.compute函数计算视差图像,并使用cv2.imshow函数显示视差图像。最后,按下ESC键退出程序。
OpenCV 3.1 StereoBM 获取正确视差Dispariy OpenCV更新到3.0版本后,Stereo模块变化的挺多的,首先去掉了StereoBMState和StereoSGBMState这两个专门控制BM和SGBM算法参数的类,而且StereoBM不能直接声明实例,需要放到智能指针里cv::Ptr<cv::StereoBM>声明才行,而且不能直接通过访问state来访问参数,只能通过setter和getter方法来...
int numberOfDisparities=((imgSize.width/8)+15)&-16;cv::Ptr<cv::StereoBM>bm=cv::StereoBM::create(16,9);cv::Rect roi1,roi2;bm->setROI1(roi1);bm->setROI2(roi2);bm->setPreFilterCap(31);bm->setBlockSize(9);bm->setMinDisparity(0);bm->setNumDisparities(numberOfDisparities);bm-...
cv2.StereoBM_create 或cv2.StereoSGBM_create:用于计算视差图。 cv2.reprojectImageTo3D:虽然主要用于生成三维坐标图,但也可以用来获取深度信息(通过提取Z坐标)。 自定义函数:用于根据视差、焦距和基线距离计算深度图。5. 具体代码示例 以下是一个使用OpenCV计算双目测距并获取深度图中某点真实距离的示例代码: ...
import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as pltimgL = cv.imread('tsukuba_l.png',0)imgR = cv.imread('tsukuba_r.png',0)stereo = cv.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)disparity = stereo.compute(imgL,imgR)plt.imshow(disparity,'gray')plt.show() ...