立体匹配

Question

我正在使用Camera Calibration Toolbox for Matlab。校准后，我有立体相机系统的内在和外在参数。接下来，我想确定相机系统和物体之间的距离。为了获得这些信息，我使用了包含在工具箱中的函数stereo_triangulation。输入是两个矩阵，包括左侧和右侧图像中对应的像素坐标。

我试图通过在Matlab的Stereo Vision帮助中描述的使用基本块匹配方法来获得对应关系的坐标。

我的图片分辨率是1280x960像素。我知道最大的差距是520像素左右。我将视差范围的最大值设置为520.但是，然后确定坐标需要时间。在实践中不可能使用。通过使用Matlab的函数差异（），计算视差图要快得多。但我想要之前的一步 - 对应坐标。

请你能建议我怎样才能有效地得到与Matlab的坐标？

Answer 1

视差和3D通过简单的公式（见下面）相关，因此计算3D数据和视差图的时间应该相同。符号是

• 的F - 在像素焦距，
• 乙 - 摄像机之间的分离，
• U，V - 在居中于图像的中间系统的行和列，
• d -disparity，
• x，y，z - 三维坐标。

z=f*B/d; 
x=z*u/f; 
y=z*v/f; 

1280×960过大分辨率的任何相关立体实时工作。考虑一下：你必须循环二维图像，超过二维相关窗口和不同范围的差异。这意味着5个嵌入循环！我不再使用Matlab了，但我知道它很慢。