OpenCV stereoRectifyUn calibrationd を使用して、画像のペアの視差マッピングを修正および構築しようとしましたが、あまり良い結果が得られません。私のコードは次のとおりです。
template<class T>
T convertNumber(string& number)
{
istringstream ss(number);
T t;
ss >> t;
return t;
}
void readPoints(vector<Point2f>& points, string filename)
{
fstream filest(filename.c_str(), ios::in);
string line;
assert(filest != NULL);
getline(filest, line);
do{
int posEsp = line.find_first_of(' ');
string posX = line.substr(0, posEsp);
string posY = line.substr(posEsp+1, line.size() - posEsp);
float X = convertNumber<float>(posX);
float Y = convertNumber<float>(posY);
Point2f pnt = Point2f(X, Y);
points.push_back(pnt);
getline(filest, line);
}while(!filest.eof());
filest.close();
}
void drawKeypointSequence(Mat lFrame, Mat rFrame, vector<KeyPoint>& lKeyp, vector<KeyPoint>& rKeyp)
{
namedWindow("prevFrame", WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("currFrame", WINDOW_AUTOSIZE);
moveWindow("prevFrame", 0, 300);
moveWindow("currFrame", 650, 300);
Mat rFrameAux;
rFrame.copyTo(rFrameAux);
Mat lFrameAux;
lFrame.copyTo(lFrameAux);
int size = rKeyp.size();
for(int i=0; i<size; i++)
{
vector<KeyPoint> drawRightKeyp;
vector<KeyPoint> drawleftKeyp;
drawRightKeyp.push_back(rKeyp[i]);
drawleftKeyp.push_back(lKeyp[i]);
cout << rKeyp[i].pt << " <<<>>> " << lKeyp[i].pt << endl;
drawKeypoints(rFrameAux, drawRightKeyp, rFrameAux, Scalar::all(255), DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG);
drawKeypoints(lFrameAux, drawleftKeyp, lFrameAux, Scalar::all(255), DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG);
imshow("currFrame", rFrameAux);
imshow("prevFrame", lFrameAux);
waitKey(0);
}
imwrite("RightKeypFrame.jpg", rFrameAux);
imwrite("LeftKeypFrame.jpg", lFrameAux);
}
int main(int argc, char* argv[])
{
StereoBM stereo(StereoBM::BASIC_PRESET, 16*5, 21);
double ndisp = 16*4;
assert(argc == 5);
string rightImgFilename(argv[1]); // Right image (current frame)
string leftImgFilename(argv[2]); // Left image (previous frame)
string rightPointsFilename(argv[3]); // Right image points file
string leftPointsFilename(argv[4]); // Left image points file
Mat rightFrame = imread(rightImgFilename.c_str(), 0);
Mat leftFrame = imread(leftImgFilename.c_str(), 0);
vector<Point2f> rightPoints;
vector<Point2f> leftPoints;
vector<KeyPoint> rightKeyp;
vector<KeyPoint> leftKeyp;
readPoints(rightPoints, rightPointsFilename);
readPoints(leftPoints, leftPointsFilename);
assert(rightPoints.size() == leftPoints.size());
KeyPoint::convert(rightPoints, rightKeyp);
KeyPoint::convert(leftPoints, leftKeyp);
// Desenha os keypoints sequencialmente, de forma a testar a consistência do matching
drawKeypointSequence(leftFrame, rightFrame, leftKeyp, rightKeyp);
Mat fundMatrix = findFundamentalMat(leftPoints, rightPoints, CV_FM_8POINT);
Mat homRight;
Mat homLeft;
Mat disp16 = Mat(rightFrame.rows, leftFrame.cols, CV_16S);
Mat disp8 = Mat(rightFrame.rows, leftFrame.cols, CV_8UC1);
stereoRectifyUncalibrated(leftPoints, rightPoints, fundMatrix, rightFrame.size(), homLeft, homRight);
warpPerspective(rightFrame, rightFrame, homRight, rightFrame.size());
warpPerspective(leftFrame, leftFrame, homLeft, leftFrame.size());
namedWindow("currFrame", WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("prevFrame", WINDOW_AUTOSIZE);
moveWindow("currFrame", 650, 300);
moveWindow("prevFrame", 0, 300);
imshow("currFrame", rightFrame);
imshow("prevFrame", leftFrame);
imwrite("RectfRight.jpg", rightFrame);
imwrite("RectfLeft.jpg", leftFrame);
waitKey(0);
stereo(rightFrame, leftFrame, disp16, CV_16S);
disp16.convertTo(disp8, CV_8UC1, 255/ndisp);
FileStorage file("disp_map.xml", FileStorage::WRITE);
file << "disparity" << disp8;
file.release();
imshow("disparity", disp8);
imwrite("disparity.jpg", disp8);
moveWindow("disparity", 0, 0);
waitKey(0);
}
drawKeyPoint シーケンスは、両方の画像のポイントの一貫性を視覚的に確認する方法です。それぞれのキーポイントを順番に描画することで、画像 A のキーポイント i が画像 B のキーポイント i であることを確認できます。
ndisp パラメータも試してみましたが、あまり役に立ちませんでした。
次の画像のペアで試しました：
次の修正されたペアを取得しました。
最後に、次の視差マップ
ご覧のとおり、これはかなり悪いです。また、次の stereoRectifyUncalibrated の例で同じ画像のペアを試しました: http://programmingexamples.net/wiki/OpenCV/WishList/StereoRectifyUn calibrationd と opencv チュートリアル コード サンプルの SBM_Sample.cpp を使用して視差マップを作成し、よく似た結果。
私はopencv 2.4を使用しています
前もって感謝します！