焦作电子商务网站建设案例,如何进行域名备案,手机pc网站共用数据库,上海外贸上市公司有哪些在 上一篇 博客中#xff0c;景深与视差成反比#xff0c;其公式为#xff1a; 为焦距#xff0c; 为左右相机的距离#xff0c;分别为两张图像的点距离各自中心点的距离。
对于左图像的每一个像素点 #xff0c;求图像景深可以分为以下几步#xff0c;
在右图中景深与视差成反比其公式为 为焦距 为左右相机的距离分别为两张图像的点距离各自中心点的距离。
对于左图像的每一个像素点 求图像景深可以分为以下几步
在右图中找到左图像的像素点对应的极线扫描极线找到最匹配的点 计算视差 , 并根据公式求取景深1 平行图像parallel images 由极线约束 因为图像平行所以 如果两张图像不平行把不平行的图像投影到一个平面上这个过程被称为 image rectification。
其原理如下图所示 两个投影两个图像变换每个为3*3的变换矩阵。 2 滑动窗口
如果在左图中找到一个点并且找到右图中对应的极线。
选定一个窗口沿着极线滑动与左图窗口比较计算matching cost, 确定相似度比如SSD 窗口越小细节越多同时噪音也越多。
Matching windows 有很多种列举如下 有些图像对无法求得景深
两张一样的图像Nor-Lambertian 表面Textureless surfaces3 其它的立体约束stereo constraints
唯一性uniqueness一张图像中的任意一点在另一张图像中至多只存在一个对应点。顺序性ordering: 从两张图像的视角对应点的顺序是一样的如下图。平滑性smoothness: 视差值变化慢4 如何评判好的立体匹配
匹配质量match quality要好平滑smoothness
一张图像中两个邻近的点在另外一张图中距离一般不会出现巨变。 5 立体重建管道Stereo reconstruction pipeline
校准相机calibrate cameras求得内参矩阵和外参矩阵纠正图像Rectify images计算视差Compute disparity计算景深depth
