视差图的 OpenCv 深度估计
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立体匹配中的视差图和视差图有什么区别?
我是立体匹配的新手.我无法理解差异的概念.什么是视差图和视差图，它们有什么区别? 解决方案 Disparity 视差是指立体对的左右图像中两个对应点之间的距离.如果您查看下图，您会看到标记的点 X(忽略 X1、X2 和 X3).沿着从 X 到 OL 的虚线，您可以看到在 XL 处与左侧平面的交点.同样的原理也适用于右侧的图像平面. 如果 X 投影到左帧 XL = (u,v) 和
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cvReprojectImageTo3D -3d 建模从 2d 图像问题-
我非常需要你的帮助来解决这个问题.我正在尝试用 2d 图像在 3d 中建模一个简单的场景.我正在使用 2 张图像(左和右 - 著名的筑波场景)http://www.cc.gatech.edu/classes/AY2003/cs7495_fall/ProblemSets/Data/tsukuba-right.bmp我得到了一个视差图.像这个.http://www.robots.ox.ac.uk/~o
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如果焦距和视差以像素为单位，视差图是否以米为单位提供深度?
我正在尝试使用立体声相机查找深度.我创建了一个深度图或视差矩阵，其范围是0到255(像素值).现在，在创建深度图之后，我想使用公式 来找到真实的深度 depth =(基线*焦距)/视差值这里，基线(米)焦距(像素)视差值(以像素为单位) 所以我想问问我是否计算深度，请问该深度是以像素还是以米为单位. 解决方案 如果替换单位，您将得到:深度=基线(米)*焦距(像素)/视差值(像素)
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视差图块匹配
我正在编写使用块匹配的视差匹配算法，但是我不确定如何在辅助图像中找到相应的像素值. 给定一个方形的窗口，有什么技术可以找到相应的像素?我需要使用特征匹配算法还是有一种更简单的方法，例如将像素值求和并确定它们是否在某个阈值之内，或者将像素值转换为大于或小于该值的二进制字符串?中心像素? 解决方案 我将假设您正在谈论立体声差异，在这种情况下，您可能希望使用简单的 旁注: SAD不是唯一的
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视差空间图像是什么意思
有人可以向我解释什么是视差空间图像?如何构造? 解决方案 首先，我认为视差图像和视差空间图像(DSI)是不同的.实际上，DSI是一种矩阵，用于存储两条扫描线中每个像素的匹配分数.有关 http://www.cse.psu.edu/~rtc12/的更多信息CSE486/lecture09.pdf .
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“视差图"的定义是什么?
我被要求实现基于边缘的视差图，但是我根本不了解什么是视差图. “视差图"的定义是什么? 解决方案 视差图是指一对立体图像之间的视在像素差异或运动.要体验这种情况，请尝试合上一只眼睛，然后在另一只眼睛同时迅速合上.靠近您的物体似乎跳了很大的距离，而距离较远的物体几乎不会移动.那个动静就是悬殊. 在一对源自立体摄像机的图像中，您可以测量每个点的视在运动，并根据测量结果制作强度图像.
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立体匹配中的视差图和视差图像有什么区别?
我是立体声匹配的新手.我无法理解差异的概念.什么是视差图和视差图像，它们之间有什么区别? 解决方案 差异 视差是指立体声对的左右图像中两个相应点之间的距离.如果您看下面的图片，您会看到一个标记的点X(忽略X1，X2和X3).通过沿从X到OL的虚线，您可以看到与左平面在XL处的交点.相同的原理适用于右侧图像平面. 如果X投影到左框XL =(u，v)并指向右框的XR =(p，q)，
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具有已知内在和外在矩阵的立体视觉3d点计算
我已经使用两个摄像机的固有摄像机矩阵成功计算了“旋转”，“平移”。 我也从左右摄像头获得了校正后的图像。现在，我想知道如何计算一个点的3D坐标，即图像中的一个点。在这里，请参阅绿点。我看了方程式，但是它需要基线，我不知道该如何计算。您能告诉我使用给定信息（R，T和本征矩阵）计算绿点的3d坐标的过程吗？ FYI 1.我也有一个基本矩阵和基本矩阵，以防万一我们需要它们。 2.原始图像尺寸为
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opencv中reprojectImageTo3D函数的Q矩阵
我正在opencv中进行一个项目，以使用立体声校准来检测盲人路径中的障碍物.我已经正确计算了视差图.现在要找到障碍物到相机的距离，我希望它的3D坐标[X，Y，Z]可以通过reprojectImageTo3D()找到，但我没有在此函数中使用的Q矩阵，因为我从stereoRectify()获取的Q矩阵可能为空，这可能是因为我使用了预先校准的图像.虽然我确实有相机的固有参数和外在参数. 因此，我的问题是
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立体视觉:深度估算
我正在从事立体视觉任务，我想了解立体视觉相机与物体之间的距离.我正在将Matlab与Computer Vision System Toolbox一起使用. 我已经使用“用于Matlab的相机校准工具箱"对相机进行了校准，因此我具有左右相机的固有参数和外部参数(右相机相对于左相机的位置).我也有一副校正过的图片和他们的视差图.为了估计视差，我使用了Matlab函数disparity().我知道相机
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使用已经找到的内在和外在参数在opencv上整形图像
我投放了Bouguet的校准工具箱（ http://www.vision）。 caltech.edu/bouguetj/calib_doc/htmls/example.html ），并且具有来自校准的参数（内在的[焦距和主点偏移]）和外在的[棋盘的旋转和平移相对于相机]）。 我的图片上的棋盘的坐标点也是已知的。 获得整形图像，以便我可以从每对校正的图像中创建视差图（对于其我有代码）。
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如何测量立体图像中的距离？
我有两个图像（左和右） 我想测量图像上的实际距离？ 当我点击图片时，将获得点击指向相机的真实距离。 左图： 右图： 我已经校准了两张图片。 解决方案 div> 虽然我不知道EmguCV的细节，我可以告诉你立体深度感知如何工作的概念，希望你可以实现某种修复。 本质上，第一步是分割和匹配图像的部分。你想在这里完成的是识别图像的每个部分是“相同的”。例如，您希望能够识
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视差图的定义
我被要求实现一个基于边缘的视差图，但我从根本上不明白什么是视差图。谷歌似乎没有产生一个直接的答案。 解决方案 视差图指的是一对像素之间的明显像素差异或运动立体图像。要体验这一点，尝试关闭一只眼睛，然后快速关闭它，而打开另一个。靠近你的对象将显得跳跃显着的距离，而更远的对象将移动很少。 在来自立体相机的一对图像中，您可以以像素为单位测量每个点的视运动，并将强度图像从 请参阅这为例
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matlab中两个相似图像的视差计算
我有两个图像（两个是完全相同的图像），我试图使用平方距离之和计算它们之间的差异，并重建3D空间中的视差。 我需要在计算视差之前纠正图像吗？ 以下是我迄今为止为视差图计算所做的步骤整流和没有整流，但两个都返回全零视差矩阵）。 对于左图像X中的每个像素， 获取右图像中同一行中的像素。 将右侧图像中的行分为Windows。 对于每个窗口， 使用X 计算该窗口中每个像素的差异$ 选择
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从视差图的OpenCv深度估计
我试图用OpenCV从一个立体对图像估计深度。我有差异图和深度估计可以获得为： （基线*焦点） depth = --------------- （disparity * SensorSize） 我已经使用块匹配技术找到两个校正图像中的相同点。 OpenCV允许设置一些块匹配参数，例如 BMState-> numberOfDisparities 。 块匹配过
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立体匹配中的视差图和视差图像之间的差异
我是新的立体声匹配。我不明白差异的概念。请告诉我什么是视差图和视差图像，它们之间有什么区别？ 解决方案 视差 视差是指立体对的左图像和右图像中的两个对应点之间的距离。如果你看下面的图像，你会看到一个标记点X（忽略X1，X2和X3）。通过遵循从X到OL的虚线，您可以看到与XL的左手平面的交点。同样的原则适用于右侧图像平面。 显然，这个过程涉及在左手帧中选择一个点，然后在右手图
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使用块匹配算法获取纹理点云
我想用两张图片的原始图片颜色来纹理生成的点云。为此，我用块匹配计算视差图并进行重建。还为.ply-files编写一个导出函数不是一个大问题。 我的问题是：如何从块匹配算法得到颜色它在整流图像上寻找类似的像素，但没有变量保存找到的位置匹配，参考API。之后，不可能恢复颜色。 StereoBM sbm; sbm（left_rectfied_image，right_rectified_im
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我怎样才能衡量立体图像的距离？
我有两个图像（左，右） 我想衡量图像的真实距离？ 当我点击的形象，我会得到真正的距离单击点以相机 左图： 右键图片： 我已经校准两个图像。我想用EmguCV来获得图像的距离。 这可能吗？ 解决方案 虽然我不知道EmguCV的具体情况，我可以告诉你背后的观感如何立体深度的工作理念，希望可以再实现某种修复。 基本上，第一个步骤是对图像的部分和匹配部分。你正试图
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cvReprojectImageTo3D从2D图像-3D建模发出─
我需要你的这个问题严重的帮助。我试图在3D一个简单的场景模拟出二维图像。我使用2个图像（左，右，著名的筑波场景） 的http://www.cc.gatech.edu/classes/AY2003/cs7495_fall/ProblemSets/Data/tsukuba-right.bmp 我得到的视差图。像这个。 http://www.robots.ox.ac.uk/~ojw /2op/tsuku
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