stereo_match.cpp示例将 L 和 R 图像转换为视差和点云。我想调整这个例子来计算来自单个校准相机的 2 个连续帧的视差和点云。是否可以?如果这个例子不适合我的范围,那么获得我想要的东西的步骤是什么?
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立体系统上的视差图用于获取深度信息 - 到场景中对象的距离。为此,您需要相机之间的距离,以便能够将视差信息转换为真实尺寸。
另一方面,如果您有来自静态相机的连续帧,我想您想要它们之间的差异。您可以使用光流算法获得它。以与视差相同的方式,为图像中的每个像素计算密集光流,并输出运动方向和幅度。最常见的 OF 是稀疏的——它们只跟踪一组“强”或明确定义的点。
如果您有一个静态场景,则获取视差算法可能是有意义的,但是您移动相机,模拟立体装置中的两个相机。
于 2012-01-31T06:39:28.473 回答
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是,如果相机(或场景)正在移动
于 2012-01-31T05:35:21.083 回答
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我想我们无法从单个相机计算出准确的视差图。在计算视差图时,我们基本上假设立体装置中两幅图像的垂直像素坐标相同,只有水平像素坐标发生变化,但在单目图像序列中,这可能不成立,因为相机在两个连续的图像之间移动帧。
于 2019-01-06T20:30:58.233 回答