如何用C++的opencv实现双目算法,并给出示例
时间: 2024-05-08 11:22:11 浏览: 25
双目算法是一种用于计算深度图像的计算机视觉技术。使用C++和OpenCV库实现双目算法的步骤如下:
1. 采集双目图像:使用两个摄像头,分别采集左右眼的图像。
2. 标定摄像头:使用OpenCV的摄像头标定函数,得到相机的内部参数和外部参数。
3. 计算视差图:使用OpenCV的StereoBM或StereoSGBM函数,计算出左右眼图像的视差图。
4. 计算深度图:根据视差图和摄像头参数,使用三角测量公式计算出深度图。
下面是一个简单的示例代码。假设已经采集了左右眼图像,并已经标定了摄像头。该代码使用StereoBM函数计算视差图,并使用三角测量公式计算深度图。
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读取左右眼图像
Mat imgL = imread("left.png", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat imgR = imread("right.png", IMREAD_GRAYSCALE);
// 定义双目摄像头的参数
Mat K = (Mat_<double>(3, 3) << 1000, 0, 640, 0, 1000, 360, 0, 0, 1); // 相机内部参数
Mat D = (Mat_<double>(5, 1) << 0, 0, 0, 0, 0); // 相机畸变参数
Mat R = (Mat_<double>(3, 3) << 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1); // 左右眼图像的旋转矩阵
Mat T = (Mat_<double>(3, 1) << -40, 0, 0); // 左右眼图像的平移矩阵
// 计算视差图
StereoBM bm;
bm.state->SADWindowSize = 9;
bm.state->minDisparity = 0;
bm.state->numberOfDisparities = 64;
bm.state->preFilterSize = 5;
bm.state->preFilterCap = 61;
bm.state->uniquenessRatio = 15;
bm.state->speckleWindowSize = 100;
bm.state->speckleRange = 32;
bm.state->disp12MaxDiff = 1;
bm(imgL, imgR, disp);
// 计算深度图
Mat Q = (Mat_<double>(4, 4) << 1, 0, 0, -640, 0, 1, 0, -360, 0, 0, 0, 1000, 0, 0, -1.0 / 40, 0);
Mat points3D;
reprojectImageTo3D(disp, points3D, Q, true);
// 显示深度图
imshow("depth", points3D);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在代码中,我们首先读取了左右眼图像,然后定义了相机的内部参数、畸变参数、左右眼图像的旋转矩阵和平移矩阵。接着使用StereoBM函数计算视差图,并使用reprojectImageTo3D函数计算深度图。最后将深度图显示出来。注意,代码中的参数都是示例参数,实际应用中需要根据实际情况进行调整。