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立体视觉：深度估计

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我正在研究立体视觉任务，我想获得立体视觉相机和物体之间的距离 . 我正在使用Matlab与计算机视觉系统工具箱 .
我使用"Camera Calibration Toolbox for Matlab"校准了相机，因此我有左右相机的内在参数和外部参数（右相机的位置和左相机） . 我还有一对经过纠正的图片和他们的差异图 . 为了估计视差，我使用了Matlab函数disparity（） . 我知道相机的基线和焦距，但我的结果仍然是错误的 .

baseline = 70 mm
focal length = 25 mm
disparity = 60 pixels
---------------------
depth = baseline * focal length / disparity = 70 * 25 / 60 = 29 mm

但我知道距离是cca 600 mm . 这个公式对吗？单位怎么样？ mm * mm / pixel != mm . 特别是我想使用Camera矩阵（内在参数）进行计算，但我没有弄清楚如何 . 我会感激任何提示 .

matlab stereoscopy matlab-cvst disparity-mapping

1 回答

  • 4

    就像你说的，你必须将单位转换成mm . 为此你需要这个公式

    z = (b*F) / (d*s)

mm = (mm * mm) / (pixel * (mm/pixel))

    哪里

    • z =以mm为单位的深度

    • b =以毫米为单位的基线

    • F =焦距，单位mm

    • d =像素深度

    • s =传感器尺寸，单位为mm /像素 . （通常它提供的是，之前也要进行转换） .

    EDIT

    有时你的焦点是像素，所以你不需要使用传感器大小 . 所以只需使用你的公式：

    z = b*F / d
mm = mm * pixel / pixel
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