sgbm->setMode(cv::StereoSGBM::MODE_SGBM); 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...
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。 SGBM参数设置:(在下...
1. Preprocess ( GaussBlur , SobelX, ...etc) 2. Cost Compute ( AD, SAD, SSD, BT, NCC, Census, ...etc) 3. Cost Aggregation ( Boxfilter, CBCA, WMF, MST, ...etc) 4. Cost Optimization ( BP, GC, HBP, CSBP, doubleBP, ...) 5. Disparity Compute( WTA) 6. Postprocess ( Medi...
sgbm->compute(rectifyImageL, rectifyImageR, disp); disp.convertTo(disp8, CV_8U, 255/(numberOfDisparities*16.)); cv::imshow("disparity8", disp8); cv::reprojectImageTo3D(disp, xyz, Q, true); xyz = xyz * 16; // xyz=[X/W Y/W Z/W],乘以16得到真实坐标 cv::setMouseCallback("...
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/SGBM.jpg", disp8U); ...
在上面的代码中,我们首先读取左右两幅图像,然后创建了一个SGBM对象,并指定了一些参数,如numDisparities表示视差范围,blockSize表示匹配块的大小。最后调用compute方法计算视差图,并显示结果。 SGBM算法应用 SGBM算法在计算机视觉领域有着广泛的应用,主要包括三维重建、物体识别、场景分析等方面。通过立体匹配技术,可以获取图...
numDisparities=64,blockSize=blockSize,P1=8 * img_channels * blockSize * blockSize,P2=32 * img_channels * blockSize * blockSize,disp12MaxDiff=-1,preFilterCap=1,uniquenessRatio=10,speckleWindowSize=100,speckleRange=100,mode=cv2.STEREO_SGBM_MODE_HH)# 计算视差disparity = stereo.compute(img1...
while the disparity in disp2bufis written as is, without interpolation.disp2cost also has the same size as img1 (or img2).It contains the minimum current cost, used to find the best disparity, corresponding to the minimal cost.*/staticvoidcomputeDisparitySGBM(constMat&img1,constMat&img2,...
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...
void Frame::ComputeStereoMatches() { /*两帧图像稀疏立体匹配 * 输入:两帧立体矫正后的图像img_left 和 img_right 对应的orb特征点集 * 过程: 1. 行特征点统计. 统计img_right每一行上的ORB特征点集,便于使用立体匹配思路(行搜索/极线搜索)进行同名点搜索, 避免逐像素的判断. ...