問題タブ [disparity-mapping]

stereo_match.cpp の例では、L 画像と R 画像を視差と点群に変換します。この例を適応させて、 1 つのキャリブレーションされたカメラの 2 つの連続したフレームから視差と点群を計算したいと考えています。出来ますか？この例が私の範囲に適していない場合、必要なものを取得するための手順は何ですか?

私はc＃用のEMGUOpenCVラッパーを使用しています。視差マップがうまく作成されています。ただし、特定のアプリケーションでは、必要なのはごくわずかなピクセルの視差値だけであり、リアルタイムで必要です。現在、計算には約100ミリ秒かかります。数千ではなく数百のピクセル値の視差を取得することで、かなり高速化されると思います。ステレオソルバーコードの「内部」で何が起こっているのかよくわかりませんが、必要なピクセルの視差を計算するだけで処理を高速化する方法はありますか？

あなたの助けが必要です。ステレオペアを使用して、ステレオキャリブレーション、整流を実装しました。私はかなり合理的な視差画像を持っています。私が直面している問題は cvReprojectImageTo3D にあります。そして、正しい方法で修正しました。宣言は以下の通り

disp は、ステレオ ペアに対して取得された視差画像です。そして、Image3D の showimage コマンドを実行すると、カラフルな分割が取得されます。私の疑問は、なぜそうなのかということです。
結果写真のリンクを以下に添付します

https://plus.google.com/photos/110965556771924534380/albums/5745356738809417329/5748680803335389906

私が持っているもう1つの疑問は、このimage3Dがどのように保存されているかです。CV_32FC3 は、最初のチャネルが x 値を与え、2 番目が y を与え、3 番目が z を与えることを意味しますか?

私はOpenCVを使用してiOSプロジェクトに取り組んでいます。画像の視差マップを作成しようとしています。これを実装している間、XcodeはCvStereoBMState宣言されていない識別子として表示されます。

どうすればこれを修正できますか？

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。

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：

左画像

右画像

次の修正されたペアを取得しました。

整流された左

修正された右

最後に、次の視差マップ

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！

私は現在、opencv2.3 と Pointgrey Bumblebee2 ステレオカメラを入力デバイスとして使用して、ステレオ処理に取り組んでいます。イメージの取得は、libdc1394を介して行われます。

整流とステレオ処理の私のコードは次のとおりです。

これは、視差マップの黒い左の境界線を除いて正常に機能します。これは次のとおりです。

入力画像はこれら 2 つで、ご覧のとおり修正されていません ;) :

だから私の質問は今です:これは正常な動作ですか? または、これまでに行った間違いが見られますか? 別の情報として、整流は正常に機能します

私はOpenCVの初心者です。2つのWebカメラを使用してステレオプロジェクトに取り組んでいます。Webカメラのキャプチャを左右のビデオに表示できます。次のことを行いたい：左側のフレームの任意のポイントをクリックすると、右側の画像で一致するポイントを見つけたい（Kindaは、ブロックマッチングまたはその他のアルゴリズムを使用して2番目のビューにポイントを投影します）。だから私は視差を計算することができます。これどうやってするの？前もって感謝します。

さて、OpenCV ライブラリを使用して、SGBM (セミグローバル ブロック マッチング)、BM (ブロック マッチング)、および変分マッチング アルゴリズムを使用して、ステレオ イメージ ペアの視差を計算するステレオ セットアップを取得しました。しかし、格差はグラウンド トゥルースの格差ほど良くありません。

私が知りたかったのは、opencv がグラウンド トゥルース ディスパリティを計算できる関数またはプログラムを提供しているかどうかだけです。Daniel Scharstein と Richard Szeliski による "A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo Correspondence Algorithms" のようないくつかの論文によると、信念伝播アルゴリズムは最良のステレオ対応アルゴリズムであると述べています。

opencvでグラフカットアルゴリズムまたは信念伝播アルゴリズムを使用して視差を計算する既存のコードはありますか?

やあ！

python2.7とopencv2.4を使用して、視差マップとステレオ画像からステレオ画像を取得したいと思います。

私はグーグルしてきましたが、次のような理解できるPythonコードは見つかりませんでした。

http://opencv.willowgarage.com/documentation/python/calib3d_camera_calibration_and_3d_reconstruction.html

何か良いアドバイスはありますか？

Point Cloud Library で提供されている点群を表示できます。しかし、問題は、ステレオ リグ イメージから生成したポイント クラウドを表示できないことです。画像の解像度は 640x480 ピクセルです。

ただし、ポイント クラウド内のポイントの数は、画像のペアごとに異なります (つまり、307200 ポイントではなく、194261、190472 などのようにポイント数が少なくなります)。

ポイント クラウドで 307200 ポイントを取得できないのはなぜですか?

また、Point Cloud Library を使用してそのような点群を表示するにはどうすればよいですか?