视差图 convertTo
时间: 2023-09-28 20:03:42 浏览: 49
根据引用,视差图的convertTo函数是指通过使用OpenCV的convertTo函数对视差图进行转换。这个函数的原型是`convertTo(dst, type, scale, shift)`。其中,`dst`是转换后的目标矩阵,`type`是目标矩阵的类型,`scale`是可选的比例因子,`shift`是可选的偏移量。
根据引用,如果出现点云像是很多2D平面图像层叠出来的问题,首先要检查转换点云时使用的视差图格式是否正确。以OpenCV-sgbm为例,可以先调整sgbm中的参数,使得视差图既平滑又少空洞。在阅读网上的代码后发现,用于计算距离的视差图(CV_32F)和用于肉眼观察的视差图(CV_8U)使用的格式不同。用于计算的视差图不需要进行裁剪和归一化,而这些操作只是为了显示的可读性和美观。所以,在sgbm进行compute之后,需要将得到的视差图(disparity_sgbm)除以16,得到用于计算的视差图(disparity)。
根据引用,OpenCV目前主要支持单通道和3通道的图像,并且要求其深度为8bit和16bit无符号(即CV_16U)。其他类型,比如float型,是不受支持的。如果Mat类型的数据深度不满足要求,就需要使用convertTo函数进行转换。该函数负责将数据类型不同的Mat转换为imwrite函数能够接受的类型。
综上所述,视差图的convertTo函数主要用于将视差图的类型进行转换,以便进行后续的操作和处理。
相关问题
opencv 视差图
OpenCV中的视差图是通过计算两幅图像之间的视差来获得的。视差图可以提供关于场景深度的信息,它显示了两幅图像中对应像素之间的偏移量。通过计算左右图像之间的视差,我们可以得到一个灰度图像,其中每个像素的亮度代表了该像素的视差值。视差图可以用来进行深度感知、三维重建和物体检测等应用。
在OpenCV中,有几种方法可以生成视差图。一种常用的方法是使用Semi-Global Matching (SGM) 算法或Graph Cuts (GC) 算法。其中,SGM算法是一种快速而准确的方法,它通过计算匹配代价,并使用动态规划来搜索最优匹配。而GC算法则是基于图割的方法,通过最小化能量函数来进行图像匹配。
在引用中提到了使用GC方法生成视差图的代码示例。该示例使用了OpenCV的cvCreateStereoGCState和cvFindStereoCorrespondenceGC函数来计算视差图。
另外,在引用中提供了一段Python代码示例,使用了OpenCV的StereoBM算法来计算视差图。该示例通过读取左右图像,并使用StereoBM_create函数创建了一个用于计算视差的对象,最后通过调用compute函数计算出视差图。
总结来说,OpenCV提供了多种方法来生成视差图,包括SGM算法、GC算法和StereoBM算法等。具体使用哪种方法取决于应用场景和需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [2019-9-29 opencv摄像机标定与三维重构4-Depth Map from Stereo Images立体图像中的深度图(视差图)](https://blog.csdn.net/weixin_42555985/article/details/101671111)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [OpenCV三种立体匹配求视差图算法总结](https://blog.csdn.net/Real_Myth/article/details/44805385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
视差图滤波python
视差图滤波是一种用于处理视差图像的技术,它可以提高深度估计的准确性和稳定性。在Python中,可以使用OpenCV库来实现视差图滤波。
视差图滤波的一种常见方法是使用双边滤波器(Bilateral Filter)。双边滤波器在保持边缘信息的同时,对图像进行平滑处理。以下是使用OpenCV库进行视差图滤波的示例代码:
```python
import cv2
# 读取视差图像
disparity_map = cv2.imread('disparity_map.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 双边滤波
filtered_disparity_map = cv2.bilateralFilter(disparity_map, d=9, sigmaColor=75, sigmaSpace=75)
# 显示结果
cv2.imshow('Filtered Disparity Map', filtered_disparity_map)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,首先使用`cv2.imread`函数读取原始的视差图像(假设为灰度图像),然后使用`cv2.bilateralFilter`函数对视差图像进行双边滤波。其中,参数`d`表示滤波器的直径,`sigmaColor`和`sigmaSpace`分别表示颜色空间和坐标空间的标准差。最后,使用`cv2.imshow`函数显示滤波后的视差图像。
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