sgbm->compute(rectifyImageL, rectifyImageR, disp);//输入图像必须为灰度图disp.convertTo(disp8, CV_8U,255/ ((numDisparities *16+16)*16.));//计算出的视差是CV_16S格式reprojectImageTo3D(disp, xyz, Q,true);//在实际求距离时,ReprojectTo3D出来的X / W, Y / W, Z / W都要乘以16(也就...
4. Cost Optimization ( BP, GC, HBP, CSBP, doubleBP, ...) 5. Disparity Compute( WTA) 6. Postprocess ( MedianFilter, WeightMedianFilter, LR-check, ...etc) 一般情况下,组合12356称为局部立体匹配算法, 12456称为全局立体匹配算法,区别在于是否构建全局能量优化函数, 如果有对六个步骤的含义不清楚...
使得两幅图像共面的方法就是把两个摄像头的图像投影到一个公共成像面上,这样每幅图像从本图像平面投影到公共图像平面都需要一个旋转矩阵R stereoRectify 这个函数计算的就是从图像平面投影到公共成像平面的旋转矩阵Rl,Rr。 Rl,Rr即为左右相机平面行对准的校正旋转矩阵。 左相机经过Rl旋转,右相机经过Rr旋转之后,两幅...
//sgbm->setMode(cv::StereoSGBM::MODE_HH); sgbm->compute(left, right, disp); disp.convertTo(disp, CV_32F, 1.0 / 16); //除以16得到真实视差值 Mat disp8U = Mat(disp.rows, disp.cols, CV_8UC1); //显示 normalize(disp, disp8U, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1); imwrite("results/SG...
经过sgbm->compute(rectifyImageL, rectifyImageR, disp)获得视差映射后,利用式(2),式(3) ,通过简单的矩阵相乘就可提取深度信息。三维坐标就是( X /W,Y/W,Z /W) 。OpenCV中使用reprojectImageTo3D( )函数实现该功能,该函数输入上面得到的视差数据,输出所需的三维点阵,然后提取深度信息。
在上面的示例代码中,我们首先读取了左右图像,并使用cv2.StereoSGBM_create创建了一个 SGBM 视差计算对象。然后调用stereo.compute方法计算视差图,并将结果可视化显示出来。 甘特图 gantt dateFormat YYYY-MM-DD title SGBM算法实现时间表 section 数据准备 数据采集 :done, 2022-10-01, 1d ...
匹配代价函数之SAD_CV陈智君的博客-CSDN博客_sad代价 subpixel ineterpolation亚像素插值(二次曲线拟合视差值) OpenCV的具体代码-实现详解 OpenCV-SGBM源码中的关键数据变量 intwidth1 = width + std::min(minD,0) - std::max(maxD,0);//行代价空间的宽度 ...
sgbm->compute(rectifyImageL, rectifyImageR, disp); disp.convertTo(disp8, CV_8U,255/(numberOfDisparities*16.)); cv::imshow("disparity8", disp8); 对disp进行转换就得到可以显示的视差图。 cv::reprojectImageTo3D(disp, xyz, Q,true); ...
Disparity Compute( WTA) 计算视差 Postprocess ( MedianFilter, WeightMedianFilter, LR-check, …etc) 后处理 一般情况下,组合12356称为局部立体匹配算法, 12456称为全局立体匹配算法,区别在于是否构建全局能量优化函数。 一、SGBM与SGM的区别 回到今天的主题SGBM(Semi-Global Block Matching)算法,为什么要分析这个算...
def calculate_disparity(left_rectified, right_rectified): # 创建SGBM对象 stereo = cv2.StereoSGBM_create( minDisparity=0, numDisparities=160, # 必须是16的倍数 blockSize=15, uniquenessRatio=1, speckleWindowSize=100, speckleRange=32, disp12MaxDiff=1 ) # 计算视差图 disparity = stereo.compute(left...