楼主之前用的SFM来进行重构,但是得到的是视差图,点云和实物存在比例关系,单目的还是不能解决scale这个问题的。所以今天用双目的来进行重构,期间遇到了很多坑,实属难受。
楼主自己版本的代码:Github的代码
双目测距过程大致可以分为,标定,图像校正,计算视差,测距,知道这个流程,目标就很明确了
opencv和matlab都有标定的代码,但是老师说还是matlab的标定更加准确,自己试验下来也的确感受到matlab标定更加稳定和精准。matlab立体标定的流程网上很多,就不多赘述了,这里只说下matlab得到的标定数据怎么转换为opencv可用的数据,两个数据存放的形式是不一样的,要是这里不避雷后面等于白做。
先上代码:opencv-python部分测距代码 参考源码
但是这里他没有说到这个数据关系,这不是坑人吗?
明确opencv和matlab系数的转换关系之后就可以进行下一步的工作了
前面花了这么大的功夫就是为了先将图片进行校正处理,其实这一步也可以交给matlab先左处理,得到校正后的图片再进行视差图的测距,然而其实matlab也有完整双目测距的代码,但是不知道底层的代码算法写的有什么问题,做出来的效果真的是不好。
原图和视差图效果:
但是最后使用cv2.reprojectImageTo3D出来的效果不太行,很明显,我没有两个一样的相机
关于参数:
cv2.stereoRectify() 参数详解
cv2.StereoBM_create() 参数详解
cv2.reprojectImageTo3D() 参数详解
参考汇总:(非常感激!)
https://blog.csdn.net/qq_32951799/article/details/83090855
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