stereo-3d

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    所以我遇到了OpenCV的问题。我使用了本书“学习OpenCV”中的示例代码。我得到了计算两个摄像机的所有内在和外在因素的代码,但是当我重新映射这些图像时,我得到的只是一张空白图像。我使用两台相机的6张图像,一张9x6棋盘。输入文件与左右图像交替出现(lr = i%2让我觉得......)。 以下是我的代码。我只在最后添加了cvRemap()函数。 #undef _GLIBCXX_DEBUG

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    我的问题是,我的视差地图中的颜色是向后。因为在离得越远的地方,东西比靠近相机的东西都要轻。 我已经尝试了很多东西(即convertTo,convertScaleAbs和它们中的值的各种组合等),并且似乎无法使差异图中的颜色反转(即,正常 - 更远的东西)。 我需要一些帮助。 另外,出于好奇,我怎样才能改变视差图的颜色空间,就像我在网上看到的多彩的MATLAB视频? 这是我的代码和pastebin。

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    我工作的OpenCV的半全局块匹配。事实上,我不明白为什么我们需要浏览所有方向来计算成本汇总?有没有人试图限制这条路径(scanline)的长度?

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    那么,我已经有了立体声设置,它使用SGBM(半全局块匹配),BM(块匹配)和使用OpenCV库的变分匹配算法来计算立体图像对的视差。但差距并不如地面差距那么大。 我想知道的是,opencv是否提供了可以计算地面真实差异的任何函数或程序。根据Daniel Scharstein和Richard Szeliski撰写的“分类和密集双帧立体声对应算法评估”等论文说,信仰传播算法是最好的立体声对应算法。 是

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    海兰! 我想获得视差图,并从与python2.7和opencv2.4立体图像立体匹配。 我一直在谷歌上搜索,但我没有找到任何可以理解的Python代码,像这样的: http://opencv.willowgarage.com/documentation/python/calib3d_camera_calibration_and_3d_reconstruction.html 你有任何善意的提醒?

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    我有一些代码可以计算出cv :: stereoRectifyUncalibrated计算值的所有部分。但是,我不确定该从哪里去从中获取3D点云。 我的代码与校准版本一起工作,给我一个Q矩阵,然后用reprojectImageTo3D和StereoBM给我一个点云。 我想比较两种不同方法的结果,因为有时我无法校准相机。

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    我有一对从整流立体图像中提取的匹配的二维特征。在OpenCV中使用cvPerspectiveTransform函数,我试图在3D中重建这些特征。结果与实际中的实际对象维度不一致。我意识到在Matlab校准工具箱中有一个功能可以将2D立体特征转换为3D点云。不过,这些功能是从原始图像中提取的。 如果我想使用校正后的图像,是否有可能根据2D特征位置和视差信息重建3D位置。

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    我首先使用opencv包(stereo_calib.cpp)中的示例代码校准了我的相机。现在我想用它来纠正图像的立体匹配。我开始纠正一个图像,但我不能仅仅因为initUndistortRectifyMap返回一个不包含任何内容的地图而工作。我找不到我做错了什么。 Mat ciml, cimr, iml, imr, imlCalibrated, imrCalibrated; vector<KeyP

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    我是OpenCV的新手,我构建了openCV并安装了Qt,以成功运行示例http://code.google.com/p/opencvstereovision/source/checkout。结果是左右网络摄像头捕获,并在校准之后为两者和深度图校正图像。我想要做以下事情。我将点击一个对象来关注这些左侧或右侧图像中的任何一个。然后,我想检测另一个图像中的相应像素并计算与此对象的距离。我现在不知道该怎

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    如果我已经在实验室中计算了内在函数(相机矩阵和失真系数)。 我已经把相机移出了现实世界的领域。 我在现实世界中使用了大约6-10个已知位置,使用SolvePnP()来估计相机姿态。所以我也有两台相机旋转和翻译。 我现在想用2个摄像头创建立体声对应。 问题是: 我必须使用stereoCalibrate()吗? 或者我可以立即使用已知的内在函数调用StereoRectify吗? 它说StereoRec