立体声差异图生成-Java 学习之路

我正在研究KITTI数据集我正在拍摄2张图像并找到差异以获得3D点 Cloud . 我面临的问题是我无法获得良好的视差图 . 大部分差异值小于0.1 . 差异值在0到1之间（我需要缩放它们） . 我的立体声参数如下所示

cv::StereoBM sbm;
    sbm.state->SADWindowSize = 9;
    sbm.state->numberOfDisparities = 112;
    sbm.state->preFilterSize = 5;
    sbm.state->preFilterCap = 1;
    sbm.state->minDisparity = 0;
    sbm.state->textureThreshold = 5;
    sbm.state->uniquenessRatio = 5;
    sbm.state->speckleWindowSize = 0;
    sbm.state->speckleRange = 20;
    sbm.state->disp12MaxDiff = 64;
sbm(leftimage, rightimage,disp);
    normalize(disp, disp8, 0.1, 255, CV_MINMAX, CV_8U);

right image

left image

Disparity map

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您对“块匹配”看起来很“好看”的视差图 .

块匹配是获取视差图的最基本方法 . 它是一种本地方法，通过强力搜索（来自opencv的模滤波）计算视差估计 . 因此，其输出在精度上受到限制并且通常是有噪声的 .

正如其他人所提到的，您可以调整窗口大小以稍微改善结果，但这不会使差异明显更好 .

查看KITTI benchmark上的立体声评估，并根据需要选择更准确的算法 . OpenCV实现了SGM，可以产生更平滑的差异 . 所需的视差图质量取决于您的应用 . 在某些情况下，块匹配就足够了 . 对于其他人，可能不是 .

请记住，视差的定义是：左图像中像素的x坐标与右图像中相应像素的x坐标之间的差异 . 也就是说，视差单位是“像素” .

较大的差异，意味着更近的物体 . 缩放图像以进行显示时，较大的差异会显得更亮 . 例如，道路上的标志离摄像机更近，它看起来比远离道路的像素更亮 .

您的视差值不应该介于0和1之间 . 您正在缩放图像以显示为uint8，可以显示，但不适合将差异用于实际测量 .

在OpenCV中，默认行为是将视差图生成为通过将子像素移位乘以16获得的有符号短路 . 要获得真实的视差值，将opencv的输出除以16并转换为float .

你可以这样做：
```
cv::Mat<float> true_dmap = disp * (1.0 / 16.0f);
```
要么
```
disp.convertTo(true_dmap, CV_32F, 1.0/16.0, 0.0);
```
或者，您可以调用reprojectImageTo3D以获得估计的视差图和立体校准的点 Cloud .

请注意，如果您尝试通过imshow显示true_map，则不会看到有意义的内容 .

祝好运，
回复于 2024-05-12T21:02:27+08:00

立体声差异图生成

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