问题标签 [disparity-mapping]
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c++ - 来自单个校准相机的 2 个连续帧的视差图。是否可以?
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?
opencv - EMGU OpenCV 差异仅在某些像素上
我正在为 c# 使用 EMGU OpenCV 包装器。我已经很好地创建了一个视差图。但是对于我的特定应用程序,我只需要很少像素的视差值,并且我需要它们实时。现在计算大约需要 100 毫秒,我想通过获得数百个像素值而不是数千个像素值的差异,事情会大大加快。我不太了解立体求解器代码的“幕后”发生了什么,有没有办法通过只计算我需要的像素的差异来加快速度?
opencv - cvReprojectImageTo3D 和 CV_32FC3 的问题
我需要你的帮助。我已经使用我的立体声对实现了立体声校准和校正。我有一个非常合理的视差图像。我面临的问题是cvReprojectImageTo3D。我使用了stereobM。并以正确的方式纠正。声明如下
disp 是为立体对获得的视差图像。当我运行 Image3D 的 showimage 命令时,我获得了彩色分割。我的疑问是为什么会这样。我附上我的结果
照片的链接如下
https://plus.google.com/photos/110965556771924534380/albums/5745356738809417329/5748680803335389906
我的另一个疑问是这个 image3D 是如何存储的。CV_32FC3 是否意味着第一个通道给出 x 值第二个给出 y 而第三个给出 z 或排序或有任何其他表示..?
iphone - 在 iOS 上构建 OpenCV 项目时,为什么 CvStereoBMState 未声明?
我正在使用 OpenCV 开发一个 iOS 项目。我正在尝试创建图像的视差图。在实现这一点时,Xcode 显示CvStereoBMState
为未声明的标识符。
我怎样才能解决这个问题?
c++ - opencv stereoRectifyUncalibrated 的问题
我一直在尝试使用 OpenCV stereoRectifyUncalibrated 为一对图像校正和构建视差映射,但我没有得到很好的结果。我的代码是:
drawKeyPoint 序列是我直观地检查两个图像的点的一致性的方式。通过按顺序绘制它们的每个关键点,我可以确定图像 A 上的关键点 i 是图像 B 上的关键点 i。
我也尝试过使用 ndisp 参数,但没有太大帮助。
我尝试了以下一对图像:
得到以下纠正对:
最后,下面的视差图
如您所见,这非常糟糕。我还使用以下 stereoRectifyUncalibrated 示例尝试了同一对图像:http: //programmingexamples.net/wiki/OpenCV/WishList/StereoRectifyUncalibrated和 opencv 教程代码示例中的 SBM_Sample.cpp 来构建视差图,并得到了非常相似的结果。
我正在使用 opencv 2.4
提前致谢!
c++ - 视差图中的缺失区域
我目前正在使用 opencv2.3 和 Pointgrey Bumblebee2 立体摄像机作为输入设备进行立体处理。获取图像是通过libdc1394完成的。
我的整流和立体声处理代码如下:
除了视差图中的黑色左边框外,这工作正常,如下所示:
如您所见,输入图像是这两个未校正的;):
所以我现在的问题是:这是正常行为吗?或者你有没有看到我到目前为止所做的任何错误?作为另一个信息,整改工作正常
opencv - OpenCV 立体匹配
我是 OpenCV 的新手。我正在使用 2 个网络摄像头进行立体声项目。我可以将网络摄像头捕获的视频显示为左右视频。我想做以下事情:当我单击左帧上的任何点时,我想在右侧图像上找到匹配点(使用块匹配或任何其他算法将点投影到第二个视图上)。所以我可以计算差异。我怎样才能做到这一点?提前致谢。
c++ - opencv中最好的立体对应算法
好吧,我有一个立体设置,它使用 SGBM(半全局块匹配)、BM(块匹配)和使用 OpenCV 库的变分匹配算法计算立体图像对的差异。但这种差异不如地面实况差异好。
我想知道的是,opencv 是否提供了任何可以计算地面真实差异的函数或程序。根据 Daniel Scharstein 和 Richard Szeliski 的“A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo Correspondence Algorithms”等论文,Belief Propagation 算法是最好的立体对应算法。
是否有任何现有代码使用图切割算法或opencv中的信念传播算法计算差异。
opencv - OpenCV2.4 python - 立体匹配和视差图
嗨!
我想使用 python2.7 和 opencv2.4 获得视差图和立体匹配。
我一直在谷歌搜索,但我没有找到任何可以理解的 python 代码,比如这个:
你有什么好的建议吗??
opencv - 从 opencv 中立体装置拍摄的图像生成的点云
我可以查看点云库提供的点云。但是,问题是我无法查看从立体钻机图像生成的点云。图像的分辨率为 640x480 像素。
但是,每对图像的点云中的点数是不同的(即,不是有 307200 个点,而是有更少的点,如 194261、190472 等)。
为什么我在点云中没有得到 307200 点?
我应该如何使用点云库查看这样的点云?