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我正在研究 KITTI 数据集，我正在拍摄 2 张​​图像并找到获得 3D 点云的视差。我面临的问题是我无法获得好的视差图。大部分视差值小于 0.1 . 视差值介于 0 到 1 之间（我需要缩放它们吗）。我的音响的参数如下

cv::StereoBM sbm;
    sbm.state->SADWindowSize = 9;
    sbm.state->numberOfDisparities = 112;
    sbm.state->preFilterSize = 5;
    sbm.state->preFilterCap = 1;
    sbm.state->minDisparity = 0;
    sbm.state->textureThreshold = 5;
    sbm.state->uniquenessRatio = 5;
    sbm.state->speckleWindowSize = 0;
    sbm.state->speckleRange = 20;
    sbm.state->disp12MaxDiff = 64;
sbm(leftimage, rightimage,disp);
    normalize(disp, disp8, 0.1, 255, CV_MINMAX, CV_8U);

正确的图像 左图 视差图

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您拥有的视差图“看起来”适合块匹配。

块匹配是获取视差图的最基本方法。它是一种本地方法，通过蛮力搜索（来自 opencv 的模过滤）计算视差估计。因此，它的输出在准确性上是有限的，并且通常是嘈杂的。

正如其他人所提到的，您可以调整窗口大小以稍微改善结果，但这不会显着改善差异。

查看KITTI 基准上的立体声评估，并在必要时选择更准确的算法。OpenCV 有一个 SGM 的实现，可以产生更平滑的视差。所需的视差图质量取决于您的应用程序。在某些情况下，块匹配就足够了。对于其他人来说，可能不是。

请记住，视差的定义是：左图像中像素的 x 坐标与右图像中相应像素的 x 坐标之间的差异。也就是说，视差的单位是“像素”。

更大的差异，意味着更接近的物体。当您缩放图像以进行显示时，较大的差异会显得更亮。例如，道路上的标志离摄像头更近，它看起来比道路上远处的像素更亮。

您的视差值不应介于 0 和 1 之间。您正在缩放图像以显示为 uint8，这可以用于显示，但不适合将视差用于实际测量。

在 OpenCV 中，默认行为是将视差图生成为通过将子像素移位乘以 16 获得的带符号短整数。要获得真正的视差值，请将 opencv 的输出除以 16 并转换为浮点数。

你可以这样做：

cv::Mat<float> true_dmap = disp * (1.0 / 16.0f);

或者

disp.convertTo(true_dmap, CV_32F, 1.0/16.0, 0.0);

或者，您可以调用reprojectImageTo3D来获取给定估计的视差图和立体校准的点云。

请注意，如果您尝试通过 imshow 显示 true_map，您将看不到有意义的内容。

祝你好运，

于 2015-03-24T23:42:59.857 回答