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我正在尝试使用人工深度图像进行立体匹配。匹配似乎很好(没有遮挡)但倒置(黑色=近,白色=远)

int main()
{
    Mat img1, img2, g1, g2;
    Mat disp, disp8;
    img1 = imread("W:/GoogleDrive/UDK/Croped_left/4.png");
    img2 = imread("W:/GoogleDrive/UDK/Croped_left/1.png");

    cvtColor(img1, g1, CV_BGR2GRAY);
    cvtColor(img2, g2, CV_BGR2GRAY);

    StereoBM sbm;
    sbm.state->SADWindowSize = 9;
    sbm.state->numberOfDisparities = 16;
    sbm.state->preFilterSize = 5;
    sbm.state->preFilterCap = 61;
    sbm.state->minDisparity = -39;
    sbm.state->textureThreshold = 507;
    sbm.state->uniquenessRatio = 0;
    sbm.state->speckleWindowSize = 0;
    sbm.state->speckleRange = 8;
    sbm.state->disp12MaxDiff = 1;
    sbm(g1, g2, disp);

    normalize(disp, disp8, 0, 255, CV_MINMAX, CV_8U);

    imshow("left", img1);
    imshow("right", img2);
    imshow("disp", disp8);

    waitKey(0);

    return(0);
}

这些是我使用的图像4.png1.png

我得到的输出是这样的:在此处输入图像描述

难道我做错了什么?谢谢

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2 回答 2

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我想你左右混淆了。4.png 应该是右/img2 和 1.png 左/img1。(物体在右侧的照片是从左侧相机看到的,反之亦然。)

于 2016-03-14T01:02:03.360 回答
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好吧,我使用了 Dainius Šaltenis 的建议,通过使用 opencv 中的按位非运算符反转图像并删除所有纯白色像素来解决问题。

//Bitwise_not to invert the images
bitwise_not(disp8, disp8);

//Loop through the images find all white pixels and replace with black
for (int i = 0; i < disp8.rows; i++)
    for (int j = 0; j < disp8.cols; j++)
        if (disp8.at<uchar>(i, j) > 254)
            disp8.at<uchar>(i, j) = 0;

在此处输入图像描述

于 2016-03-14T09:22:58.273 回答