使用立体相机从视差图进行深度重建

Posted 2023-02-23

【中文标题】使用立体相机从视差图进行深度重建

【英文标题】：Depth reconstruction from disparity map using stereo camera

【发布时间】：2018-06-27 11:53:16

【问题描述】：

我正在根据视差图进行深度重建。我使用 OpenCV 来校准我的立体相机，然后对图像进行不失真和校正。我使用 LibELAS 来计算视差图。

我的问题是：根据 OpenCV 文档 (https://docs.opencv.org/3.1.0/dd/d53/tutorial_py_depthmap.html)，深度是由 depth = Baseline*focal_length/disparity 计算的。但是根据 Middlebury 数据集（http://vision.middlebury.edu/stereo/data/scenes2014/），深度是由depth = baseline * focal_length / (disparity + doffs) 计算的。 “doffs”是“主要点的 x 差，doffs = cx1 - cx0”。

“doffs”是什么意思？如何从 OpenCV 校准中获得“doffs”？

【参考方案1】：

OpenCV-Calibration 为您提供两个相机的内在矩阵。这些是具有以下样式的 3x3 矩阵：（来自 doc）

  fx  0  cx
  0  fy  cy
  0   0   1

cx 和 cy 是您的主要观点的坐标。从那里您可以按照您的说明计算doffs。对于理想的相机，这些参数是图像的中心。但在真实的相机中，它们在几个像素上有所不同。