stereoRectify(cameraMatrixL, distCoeffL, cameraMatrixR, distCoeffR, imageSize, R, T, Rl, Rr, Pl, Pr, Q, CALIB_ZERO_DISPARITY, -1, imageSize, &validROIL, &validROIR); /* 根据stereoRectify 计算出来的R 和 P 来计算图像的映射表 mapx,mapy mapx,mapy这两个映射表接下来可以给remap()函数...
3.R:可选的修正变换矩阵,是个3*3的矩阵。通过stereoRectify计算得来的R1或R2可以放在这里。如果这个矩阵是空的,就假设为单位矩阵。在cvInitUndistortMap中,R被认为是单位矩阵。 4.newCameraMatrix:新的相机矩阵 5.size:未畸变的图像尺寸。 6.m1type:第一个输出的映射的类型,可以为 CV_32FC1, CV_32FC2或CV_...
# 利用stereoRectify()计算立体校正的映射矩阵 rectify_scale = 1 # 设置为0的话,对图片进行剪裁,设置为1则保留所有原图像像素 RL, RR, PL, PR, Q, roiL, roiR = cv.stereoRectify(MLS, dLS, MRS, dRS, ChessImaR.shape[::-1], R, T, rectify_scale, (0, 0)) # 利用initUndistortRectifyMap函...
在这段代码中,我们首先读取了左右相机拍摄的图像,然后通过计算得到基础矩阵`F`和图像大小`imgSize`,接着调用`cv2.stereoRectifyUncalibrated`函数对图像进行极线校正处理,最后显示极线校正后的图像。 极线校正技术在立体视觉领域有着广泛的应用,能够提高立体匹配的准确性和效率。通过使用OpenCV和Python实现极线校正,我们...
stereoRectifyUncalibrated函数根据所找到的对应点对和基础矩阵计算极线校正的变换矩阵H1和H2。 使用变换矩阵对原始图像进行极线校正,得到校正后的图像。 显示校正后的图像。 结论: 极线校正是立体视觉处理中的关键步骤,它能够确保两摄像头拍摄的图像在进行特征匹配时更加准确。通过使用OpenCV提供的函数,我们可以有效地实施...
在这段代码中,我们首先读取了左右相机拍摄的图像,然后通过计算得到基础矩阵`F`和图像大小`imgSize`,接着调用`cv2.stereoRectifyUncalibrated`函数对图像进行极线校正处理,最后显示极线校正后的图像。 极线校正技术在立体视觉领域有着广泛的应用,能够提高立体匹配的准确性和效率。通过使用OpenCV和Python实现极线校正,我们...
使用OpenCV/python进行双目测距 在做SLAM时,希望用到深度图来辅助生成场景,所以要构建立体视觉,在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理。 立体标定 应用标定数据 转换成深度图 标定 在开始之前,需要准备的当然是两个摄相头,根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定,我是按平行来进行固定...
这通常涉及使用OpenCV的stereoRectify和initUndistortRectifyMap函数来计算校正映射,并应用这些映射到原始图像上。 python # 计算校正映射 R1, R2, P1, P2, Q, roi1, roi2 = cv2.stereoRectify( mtx_left, dist_left, mtx_right, dist_right, gray_left.shape[::-1], R, T, alpha=0) mapx_left, map...
在这段代码中,我们首先读取了左右相机拍摄的图像,然后通过计算得到基础矩阵`F`和图像大小`imgSize`,接着调用`cv2.stereoRectifyUncalibrated`函数对图像进行极线校正处理,最后显示极线校正后的图像。 极线校正技术在立体视觉领域有着广泛的应用,能够提高立体匹配的准确性和效率。通过使用OpenCV和Python实现极线校正,我们...
在OpenCV中,可以使用cv2.stereoRectify()函数来实现极线校正。该函数需要输入相机的内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等参数,然后输出经过极线校正后的图像。 下面是一个简单的代码示例,展示了如何使用OpenCV库进行极线校正: AI检测代码解析 importcv2importnumpyasnp# 读取左右相机的内参矩阵和畸变系数K1=np.arra...