stereo-3d

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在每个像素位置使用深度的点云

有没有什么办法从每个像素的深度数据中获取点云。我有立体相机，它给每个像素位置的深度信息，但我也想要x和y。 Zed相机也直接给点云，但它是无组织的，我想有组织的一个。

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我如何提高立体声校准精度？

我想在c＃中校准立体相机（在Emgu库中）。但校准精度很差this is an example of disparity map！请帮帮我。谢谢

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我的立体声矫正（OpenCV）图像是错误的。 PYTHON

我正在使用OpenCV来计算场景的视差图。我已经通过分别查找内部参数cv2.calibrateCamera，然后用cv2.stereoCalibrate找到旋转矩阵和平移向量来校准立体相机。复制我校正代码，但我想我的问题不在这里： import numpy as np import cv2 # termination criteria criteria = (cv2.TERM_CRIT

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计算两台摄像机之间的基线距离（图像）

我想估计来自“http://perso.lcpc.fr/tarel.jean-philippe/syntim/paires/GrRub.html”的左侧和右侧图像之间的深度图。我知道我必须首先使用公式Z = B * F/d计算深度差异数据集不幸的是不提供基线距离B. 您能否建议我如何计算这个（如果可能）或者我如何计算深度仅从给定的数据映射？谢谢你的帮助。由于我是新的计算器视觉，请告诉我是否应该

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合并三目立体的深度图

我有一个平行三目镜设置，其中所有3个摄像头以共线方式进行了对齐，如下所示。左摄像头------------中摄像头---------------------------- -----右摄像头左摄像头和中央摄像头之间的基线（摄像头之间的距离）最短，左右摄像头之间的基线最长。理论上，我可以使用不同的相机组合（L-R，L-C和C-R）获得3组视差图像。我可以使用Triangulation为每个视差

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从运动中的束线调整和结构之间的概念区别是什么？

在我看来，它们都意味着从2D图像中的匹配点重建3D坐标。这些概念和多视角立体声之间有什么区别？哪一个算法能够从关键点匹配中计算稀疏点云，并且要求摄像机的外部和内部参数先验知道？

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Opencv - 立体声系统的三角起源

我使用立体声系统，所以我试图获得一些点的世界坐标。我可以对每台相机进行特定的校准，然后计算旋转矩阵和平移矢量。最后我做了三角测量，但我不确定世界坐标的起源。正如您在我的身材上所看到的，值与深度值相对应，但它们应接近400，因为它是平坦的。所以我想，该原点是左摄像头，为什么它个变量... 一块我的代码和我的投影阵列和三角测量功能： #C1 and C2 are the cameras matrix

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（./runalg：第25行：意外标记'set'附近的语法错误）在Middle Bury评估中

我正在MiddleBury评估中测试立体算法。我在Windows中使用cygwin来运行程序。编译工具后，我运行了代码。据导游介绍，我需要写如下” ./runalg 但它说： $ ./runalg -bash：./runalg：/斌/ CSH：坏的解释：没有这样的文件或目录所以，我已经变了样 bash ./runalg。在这种情况下，错误如下。 $庆典./runalg ./runalg：第2

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未定义图像中的点的不一致性

在立体成像中，图像在不一致性计算之前被纠正。视差图中的点对应于经修正的图像中的点。如果我希望知道未校正图像中的对应点，那么我需要对差异图应用纠正的逆运算。我对吗？ OpenCV中是否有这样的功能？

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立体视觉系统的深度分辨率和基线之间的关系

我有两个立体声对与不同的基线。一个150毫米，另一个500毫米。我需要找出两个设置的工作范围（以米为单位）。我使用三角测量法从视差图生成三维点。我知道使用较短的基线设置可以在近距离范围内提供更好的深度精度，而较长的基线设置可以在远距离范围内提供更好的深度精度。我需要找到距离值，之后与较长的基线设置相比，基线较短时的深度精度不再可信。在此先感谢:)