如何获得视差图
时间: 2024-02-23 16:02:23 浏览: 14
视差图是立体视觉中的一个重要概念,它描述了两幅图像之间的像素位移关系。在MATLAB中,可以使用Stereo Vision工具箱的stereoDisparity函数来计算视差图。以下是一个基本的代码示例:
```matlab
% 读取左右两幅图像
left_img = imread('left.png');
right_img = imread('right.png');
% 转换为灰度图像
left_gray = rgb2gray(left_img);
right_gray = rgb2gray(right_img);
% 计算视差图
disparity_range = [-6 10]; % 视差搜索的范围
disparity_map = stereoDisparity(left_gray, right_gray, 'DisparityRange', disparity_range);
% 可视化视差图
figure;
imshow(disparity_map, disparity_range);
colormap jet;
colorbar;
title('Disparity Map');
```
这段代码假设你已经有了一对左右两幅图像'left.png'和'right.png'。首先将它们转换为灰度图像,然后使用stereoDisparity函数计算视差图。这个函数会在左图和右图之间进行视差搜索,找到最佳匹配的像素对应关系,从而计算出视差值。你可以根据实际情况调整视差搜索的范围等参数。最后,使用MATLAB的可视化函数将视差图显示出来,以便观察和分析。
相关问题
结构光中计算视差,得到视差图的daima
以下是使用OpenCV进行结构光视差计算的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载左右两张图像
img_left = cv2.imread('left.jpg')
img_right = cv2.imread('right.jpg')
# 转换为灰度图像
gray_left = cv2.cvtColor(img_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_right = cv2.cvtColor(img_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 设置参数
window_size = 3
min_disp = 0
max_disp = 16
num_disp = max_disp - min_disp
# 创建视差计算对象
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=min_disp,
numDisparities=num_disp,
blockSize=window_size,
P1=8 * 3 * window_size ** 2,
P2=32 * 3 * window_size ** 2,
disp12MaxDiff=1,
uniquenessRatio=10,
speckleWindowSize=100,
speckleRange=32)
# 计算视差图
disparity = stereo.compute(gray_left, gray_right)
# 显示视差图
cv2.imshow('disparity', disparity)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`left.jpg`和`right.jpg`是左右两个相机拍摄的图像,`window_size`是窗口大小,`min_disp`和`max_disp`是最小和最大视差值,`num_disp`是视差值的数量,`P1`和`P2`是平滑约束参数,`disp12MaxDiff`是左右视差图之间的最大差异,`uniquenessRatio`是唯一性比率,`speckleWindowSize`和`speckleRange`是去除噪点的参数。
使用以上代码可以得到左右两个图像的视差图。
matlab结构光中计算视差,得到视差图的代码
结构光三维重建中,计算视差是一个重要的步骤,以下是MATLAB中计算视差的示例代码:
```matlab
%读取左右摄像机图像
img_left = imread('left.png');
img_right = imread('right.png');
%将图像转为灰度图
gray_left = rgb2gray(img_left);
gray_right = rgb2gray(img_right);
%计算视差
window_size = 3;
max_disparity = 16;
disparity_map = disparity(gray_left, gray_right, 'BlockSize', window_size, 'DisparityRange', [0 max_disparity]);
%显示视差图
imshow(disparity_map, [0, max_disparity]);
```
在上面的代码中,我们首先读取了左右摄像机的图像,然后将它们转化为灰度图。接着,我们使用`disparity`函数计算了视差图,其中`window_size`表示窗口大小,`max_disparity`表示视差的最大值。最后,我们使用`imshow`函数显示了计算出的视差图。
需要注意的是,该代码只是一个示例,你需要根据自己的实际情况进行修改。