stereo-3d

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有没有什么办法从每个像素的深度数据中获取点云。我有立体相机，它给每个像素位置的深度信息，但我也想要x和y。 Zed相机也直接给点云，但它是无组织的，我想有组织的一个。

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我一直在努力争取用StereoBM类基于两个摄像头输入馈送到产生差异图。我可以创建一个尖锐的变量StereoBM *sbm;但每当我调用一个函数，我提出与发布版本分割故障。由于malloc(): memory corruption，调试版本将不会运行，因为它会中止。 Disparity_Map::Disparity_Map(int rows, int cols, int type) : inpu

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我的立体声矫正（OpenCV）图像是错误的。 PYTHON

我正在使用OpenCV来计算场景的视差图。我已经通过分别查找内部参数cv2.calibrateCamera，然后用cv2.stereoCalibrate找到旋转矩阵和平移向量来校准立体相机。复制我校正代码，但我想我的问题不在这里： import numpy as np import cv2 # termination criteria criteria = (cv2.TERM_CRIT

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OpenCV立体匹配反转输出

我想获得立体匹配与人工深度图像工作。匹配似乎出来好（无遮挡），但反转（黑色=关闭，白色=远） int main() { Mat img1, img2, g1, g2; Mat disp, disp8; img1 = imread("W:/GoogleDrive/UDK/Croped_left/4.png"); img2 = imread("W:/Goog

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计算两台摄像机之间的基线距离（图像）

我想估计来自“http://perso.lcpc.fr/tarel.jean-philippe/syntim/paires/GrRub.html”的左侧和右侧图像之间的深度图。我知道我必须首先使用公式Z = B * F/d计算深度差异数据集不幸的是不提供基线距离B. 您能否建议我如何计算这个（如果可能）或者我如何计算深度仅从给定的数据映射？谢谢你的帮助。由于我是新的计算器视觉，请告诉我是否应该

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OpenCV的立体视觉的三维坐标到2D照相机平面上的投影比三角测量的2D点到3D

不同的I得到的左照相机（pointL）中的图像点和右照相机对应的图像点（pointR）的我的立体相机使用功能匹配。这两台相机是平行的并且处于相同的“高度”。他们之间只有一个x翻译。我也知道每个摄像头的投影矩阵（projL，projR），我在校准期间使用initUndistortRectifyMap获得了投影矩阵。对于三角测量这一点，我打电话： triangulatePoints(projL,

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Opencv - 立体声系统的三角起源

我使用立体声系统，所以我试图获得一些点的世界坐标。我可以对每台相机进行特定的校准，然后计算旋转矩阵和平移矢量。最后我做了三角测量，但我不确定世界坐标的起源。正如您在我的身材上所看到的，值与深度值相对应，但它们应接近400，因为它是平坦的。所以我想，该原点是左摄像头，为什么它个变量... 一块我的代码和我的投影阵列和三角测量功能： #C1 and C2 are the cameras matrix

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OpenCV立体声校准重新投影误差较低，但不正确

我一直试图让OpenCV相机校准工作几个月，但目前为止我一直未能成功。我处于可以获得低重新投影误差（低于0.5像素）的点，但是当我检查由stereoRectify输出的图像时，它们显然未被正确校正。相应的点不水平对齐。整流的显着效果是稍微旋转一张图像并放大其他图像。由整流产生的视差图很嘈杂，并且不正确（同时使用StereoSGBM和StereoVar）。我试过使用几组不同的校准图像，范围从20到

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（./runalg：第25行：意外标记'set'附近的语法错误）在Middle Bury评估中

我正在MiddleBury评估中测试立体算法。我在Windows中使用cygwin来运行程序。编译工具后，我运行了代码。据导游介绍，我需要写如下” ./runalg 但它说： $ ./runalg -bash：./runalg：/斌/ CSH：坏的解释：没有这样的文件或目录所以，我已经变了样 bash ./runalg。在这种情况下，错误如下。 $庆典./runalg ./runalg：第2

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谷歌纸板统一：删除中心分隔线与齿轮？

我统一性与VR一个完整的初学者，我已经下载了几个演示场景到Unity与谷歌纸板全部成立。这些场景的工作，但我见过几个虚拟现实应用，其中立体视图（2个屏幕为2只不同的眼睛）不是由谷歌的小分压器的齿轮图标底部分离 - 这些应用程序看起来很干净，只需一个没有分隔器或任何东西的分体式立体屏幕。下面是我在说什么视频：https://www.youtube.com/watch?v=ZZC0ef604WU 没