opencv stereorectify
时间: 2023-05-02 09:01:51 浏览: 126
Opencv stereo rectify是一种用于立体摄影的技术,它可以对两个摄像机的视角进行校正,使得两个摄像机拍摄的图像在像素坐标系下具有相同的行对准和列对准。这有助于对左右摄像机的图像进行匹配和后续的深度计算。
相关问题
cv::fisheye::StereoRectify()换为Opencv c++函数
在 OpenCV C++ 中,可以使用 `cv::fisheye::stereoRectify()` 函数进行鱼眼相机的双目矫正,其函数原型如下:
```cpp
void cv::fisheye::stereoRectify(
InputArray K1, InputArray D1, InputArray K2, InputArray D2,
Size imageSize, InputArray R, InputArray t,
OutputArray R1, OutputArray R2,
OutputArray P1, OutputArray P2,
OutputArray Q, int flags = cv::CALIB_ZERO_DISPARITY,
Size newImageSize = Size()
);
```
其中各参数的含义如下:
- `K1`:左相机的内参矩阵。
- `D1`:左相机的畸变参数。
- `K2`:右相机的内参矩阵。
- `D2`:右相机的畸变参数。
- `imageSize`:图像的分辨率大小。
- `R`:左相机到右相机的旋转矩阵。
- `t`:左相机到右相机的平移向量。
- `R1`:输出参数,左相机矫正旋转矩阵。
- `R2`:输出参数,右相机矫正旋转矩阵。
- `P1`:输出参数,左相机投影矩阵。
- `P2`:输出参数,右相机投影矩阵。
- `Q`:输出参数,重投影矩阵。
- `flags`:标志位,可选参数,默认值为 `cv::CALIB_ZERO_DISPARITY`。
- `newImageSize`:新图像的分辨率大小,可选参数,默认值为空 `Size()`。
下面是一个示例代码:
```cpp
cv::Mat K1, D1, K2, D2, R, T;
// 填充内参矩阵、畸变参数、旋转矩阵和平移向量
cv::Size imageSize; // 填充图像分辨率大小
cv::Mat R1, R2, P1, P2, Q;
cv::fisheye::stereoRectify(
K1, D1, K2, D2, imageSize, R, T, R1, R2, P1, P2, Q, cv::CALIB_ZERO_DISPARITY
);
// 输出矫正后的参数
std::cout << "R1: " << R1 << std::endl;
std::cout << "R2: " << R2 << std::endl;
std::cout << "P1: " << P1 << std::endl;
std::cout << "P2: " << P2 << std::endl;
std::cout << "Q: " << Q << std::endl;
```
python opencv双目测距_OpenCV实现双目测距
双目测距是计算机视觉中一种常见的测距方法,通过两个摄像头或双目摄像头拍摄同一场景的两个不同视角的图像,计算两个视角之间的视差,从而得到场景中物体的距离。
在 Python 中,我们可以使用 OpenCV 库来实现双目测距。以下是一个简单的 OpenCV 双目测距代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 设置摄像头参数
cap_left = cv2.VideoCapture(1)
cap_left.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap_left.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
cap_right = cv2.VideoCapture(2)
cap_right.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap_right.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
# 设置相机标定参数
K1 = np.array([[ 701.9780, 0, 324.4757],
[ 0, 701.9780, 239.6201],
[ 0, 0, 1.0000]])
K2 = np.array([[ 701.9780, 0, 303.5129],
[ 0, 701.9780, 239.6201],
[ 0, 0, 1.0000]])
D1 = np.array([[-0.0353, 0.0716, -0.0008, -0.0007, -0.0203]])
D2 = np.array([[-0.0375, 0.0716, -0.0019, -0.0009, -0.0213]])
R = np.array([[ 0.9993, -0.0056, -0.0373],
[ 0.0058, 1.0000, 0.0044],
[ 0.0373, -0.0046, 0.9993]])
T = np.array([[-76.7514],
[ 0.5991],
[ 0.0321]])
# 创建立体校正映射表
size = (640, 480)
R1, R2, P1, P2, Q, _, _ = cv2.stereoRectify(K1, D1, K2, D2, size, R, T)
map1x, map1y = cv2.initUndistortRectifyMap(K1, D1, R1, P1, size, cv2.CV_32FC1)
map2x, map2y = cv2.initUndistortRectifyMap(K2, D2, R2, P2, size, cv2.CV_32FC1)
while True:
# 读取图像
ret1, img_left = cap_left.read()
ret2, img_right = cap_right.read()
if not ret1 or not ret2:
break
# 校正图像
img_left_remap = cv2.remap(img_left, map1x, map1y, cv2.INTER_LINEAR)
img_right_remap = cv2.remap(img_right, map2x, map2y, cv2.INTER_LINEAR)
# 计算视差图
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0,
numDisparities=16,
blockSize=5,
P1=8*3*5**2,
P2=32*3*5**2,
disp12MaxDiff=1,
uniquenessRatio=10,
speckleWindowSize=100,
speckleRange=32)
gray_left = cv2.cvtColor(img_left_remap, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_right = cv2.cvtColor(img_right_remap, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
disp = stereo.compute(gray_left, gray_right).astype(np.float32) / 16.0
# 转换为深度图
f = 701.9780 # 焦距
b = 76.7514 # 双目基线
depth = f * b / disp
# 显示深度图
depth_norm = cv2.normalize(depth, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8UC1)
cv2.imshow("depth", depth_norm)
# 等待按键
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放资源
cap_left.release()
cap_right.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个代码示例中,我们首先使用 `cv2.VideoCapture` 函数设置两个相机的参数,并读取左右两个相机的图像。然后,我们设置相机标定参数,通过 `cv2.stereoRectify` 函数生成立体校正映射表,使用 `cv2.remap` 函数对左右两个相机的图像进行校正。接着,我们使用 `cv2.StereoSGBM_create` 函数计算视差图,并将视差图转换为深度图。最后,我们使用 `cv2.imshow` 函数显示深度图,等待用户按下 'q' 键退出程序。
需要注意的是,本示例代码中的相机标定参数和立体校正参数都需要根据实际情况进行调整。同时,我们使用了 SGBM 算法进行视差计算,也可以使用其他算法,如 BM 算法或 Belief Propagation 算法。
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