3. 计算深度距离(Depth Calculation) 一旦我们得到了双目标定的参数,我们就可以计算图像中各个点的深度信息。这个通常通过计算视差来实现。 计算视差和深度的代码示例 # 读取左右图像imgL=cv2.imread('left_image.jpg')imgR=cv2.imread('right_image.jpg')# 创建StereoSGBM对象stereo=cv2.StereoSGBM_create(minDisparit...
python+openCV实现双目视差图及测距 通过matlab标定得到相机参数放到stereoconfig.py importnumpy as npimportcv2#双目相机参数classstereoCameral(object):def__init__(self):#左相机内参数self.cam_matrix_left = np.array([[249.82379, 0., 156.38459], [0., 249.07678, 122.46872], [0., 0., 1.]])#右...
cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 通过OpenCV加载的图像通道顺序是BGRif(img2.ndim ==3):#判断是否为三维数组img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 直方图均衡# 当然这里也可以按需对图像进行处理img1 = cv2.equalizeHist(img1)
return depthMap.astype(np.float32) # ===根据公式计算深度图, depth = (f*b)/[d + (Cxr-Cxl)] # 其中 f 为焦距长度(像素焦距),b为基线长度,d为视差,c_{xl}与c_{xr}为两个相机主点的列坐标 def getDepthMapWithConfig(disparityMap : np.ndarray, config : stereoconfig.stereoCamera) -> np.n...
它利用两个相机(即双目相机)从稍微不同的角度拍摄同一场景,通过计算两幅图像中对应点的视差来估计深度信息,进而重建出三维场景。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程。 一、准备工作 首先,您需要准备以下工具和环境: Python(建议3.6及以上版本) OpenCV库(包含cv2模块,用于图像处理) NumPy库(用于...
importos importglob importcv2 importnumpyasnp defdata_process_filenames(path): ft3d_path = path # 图片所在的文件夹 ft3d_train_disp_path = os.path.join(ft3d_path,'d_l') #获取训练数据的标签,视差图 disparity_filenames =sorted(glob.glob(ft3d_train_disp_path +"/*")) ...
Pythonopencv视差图处理(较暗的图片,转成较亮的图片,图片放大)) #!_*_coding:UTF-8_*_ """ Routine for decoding the STEREO binary file format""" from__future__importabsolute_import from__future__importdivision from__future__importprint_function importos ...
经过分析,发现 OpenCV 一般不能很好的标定双目图像,故使用 MATLAB 先标定图像,例如 left01 和 right01 的 R (旋转矩阵)和 T (平移矩阵)如下: RT 1-0.0032-0.0057-83.0973 0.00330.99990.00961.0605 0.0057-0.00970.99990.0392 在程序中修改代码,手动指定 R 和 T 的值,运行程序,输出校正后的图像如下: ...
那么总结起来,双目测距的大致流程就是: **双目标定 --> 立体校正(含消除畸变) --> 立体匹配 --> 视差计算 --> 深度计算(3D坐标)计算** linux下安装opencv-python: ```python pip install opencv-python ``` 二、相机畸变 光线经过相机的光学系统往往不能按照理想的情况投射到传感器上,也就是会产生所谓的...
程序完全是由python3+opencv实现的,包括标定板图像采集,单目相机标定,双目相机标定,立体矫正,SGBM立体匹配,生成视差图像。测距并非采用opencv传统三维函数,通过记录实验数据,对实验数据进行多项式拟合,通过拟合函数进行测距,精度在有效范围内可达3mm,有效范围由摄像头距离决定。