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有人可以解释一下视差图到底返回了什么。因为文档中给出的内容不多,而且我有一些与之相关的问题。

  1. 它是否返回两个图像的像素差值?
  2. 如何在深度估计公式中使用视差值,即

    Depth = focalLength*Baseline/Disparity

  3. 我在某处读到视差图给出了深度 f(z) 的函数

请解释一下是什么意思。如果深度纯粹是一个绝对值,它如何生成为一个函数,或者它是一个关于像素的函数?

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两个对应图像点的差异d = pl − pr称为视差。

这里,pl是左立体图像中点的位置,pr是右立体图像中点的位置。

对于平行光轴,视差为d = xl - xr

⇒ 搜索深度信息相当于搜索视差,即对应像素的距离与视差成反比

视差值在所谓的视差图中可视化,参考图像(此处:左)中每个像素的每个视差值被编码为灰度值。同样对于没有任何对应关系的像素,定义了一个灰度值(这里:黑色)。所谓groundtruth-map就是一个视差图,其中包含了对应问题的理想解。

图片

视差和深度信息之间的关系:

下图代表两个相机(左和右),然后尝试找到点 p(x_w, z_x)的深度。

图2

深度的结果是我的:

图3

因此,可以看出深度与视差成反比。

更新:

要计算视差,您需要两个图像(1)左图像和(2)右图像。假设左侧图像中有一个像素,position (60,30)而右侧图像中存在相同的像素,position (40,30)那么您的视差将是:60 - 40 = 20。因此,视差图为您提供了左图像和右图像之间像素位置之间的差异。如果左侧图像中存在像素但右侧图像中不存在,则视差图中该位置的值将为零。一旦您获得了左图像每个像素的视差值,我们就可以使用答案末尾给出的公式轻松计算深度。

于 2014-05-29T06:41:00.690 回答