Python/OpenCV: Obliczanie mapy głębi z obrazów stereo

Question

Mam dwa obrazy stereo, które chciałbym wykorzystać do obliczenia mapy głębokości. Chociaż niestety nie znam C/C++, znam Pythona - więc gdy znalazłem this tutorial, byłem optymistą.

Niestety, samouczek wydaje się być nieco przestarzały. Nie tylko musi zostać zmodyfikowany, aby w ogóle działał (zmieniając nazwę "createStereoBM" na "StereoBM"), ale po uruchomieniu nie daje dobrego wyniku, nawet na przykładowych obrazach stereo, które zostały użyte w samouczku .

Oto przykład:

import numpy as np 
import cv2 
from matplotlib import pyplot as plt 

imgL = cv2.imread('Yeuna9x.png',0) 
imgR = cv2.imread('SuXT483.png',0) 

stereo = cv2.StereoBM(1, 16, 15) 
disparity = stereo.compute(imgL, imgR) 

plt.imshow(disparity,'gray') 
plt.show() 

Rezultat:

To wygląda bardzo różni się od tego, co autor poradnika osiąga:

good result http://docs.opencv.org/trunk/_images/disparity_map.jpg

Poprawianie parametrów nie poprawia spraw. Cała dokumentacja, którą udało mi się znaleźć, dotyczy oryginalnej wersji C kodu openCV, a nie ekwiwalentu python-library. Niestety nie mogłem tego użyć, aby poprawić sytuację.

Każda pomoc zostanie doceniona!

Answer 1

Aparat jest tłumaczony w pionie zamiast w poziomie. Obróć obrazy o 90 stopni, a następnie spróbuj. (Udowodnij to sobie obracając ekran.) Po prostu podniosłem laptopa i przekręciłem go na jego krawędź.)

Wspomniałeś o innym oprogramowaniu; może coś w rodzaju wiersza-kolumny/kolumny-głównej między oryginałem a pyOpenCV.

Answer 2

Jest możliwe, że należy nadal dostosowywać parametry algorytmu dopasowywania bloków.

rzucić okiem na ten artykuł napisany: Autor https://erget.wordpress.com/2014/03/13/building-an-interactive-gui-with-opencv/

artykuł zawiera złożony zestaw klas, aby proces kalibracji kamer bardziej opływowe niż samouczka OpenCV. Klasy te są dostępne jako pakiet PyPI: https://github.com/erget/StereoVision

Hope this helps :)

Answer 3

masz zdjęć złą drogę.

Spójrz na obrazy, cyna tyłu lampy pozwala wypracować lokalizacje kamery dwoma obrazami,

Wystarczy zmienić:

# v 
imgR = cv2.imread('Yeuna9x.png',0) 
imgL = cv2.imread('SuXT483.png',0) 
#^

Jeśli spojrzeć na obraz w samouczku które mówią, że jest to ramka left, taka sama jak twoja right.

Oto mój wynik po zmianie.