Python/OpenCV dell'attività: una mappa di profondità da immagini stereo

Question

Ho due immagini stereo che mi piacerebbe usare per calcolare una mappa di profondità. Mentre sfortunatamente non conosco C/C++, conosco python-- quindi quando ho trovato this tutorial, ero ottimista.

Purtroppo, il tutorial sembra essere un po 'fuori data. Non solo deve essere ottimizzato per funzionare (rinominare 'createStereoBM' in 'StereoBM') ma quando viene eseguito, non dà un buon risultato, anche sulle immagini stereo di esempio che sono state utilizzate nel tutorial stesso .

Ecco un esempio:

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() 

Il risultato:

Questo sembra molto diverso da quello che l'autore del tutorial raggiunge:

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

Modificare i parametri non migliora le cose. Tutta la documentazione che sono stato in grado di trovare è per la versione C originale del codice openCV, non l'equivalente della libreria Python. Purtroppo non sono stato in grado di usarlo per migliorare le cose.

Qualsiasi aiuto sarebbe apprezzato!

Answer 1

La fotocamera viene convertita in verticale anziché in orizzontale. Ruota le immagini di 90 gradi, quindi prova. (Dimostralo a se stessi ruotando lo schermo ho appena preso il mio computer portatile e lo ha trasformato sul suo bordo..)

Lei parla di diversi software; forse un tipo di riga principale/colonna-principale tra l'originale e pyOpenCV.

Answer 2

E 'possibile che è necessario per mantenere la regolazione dei parametri dell'algoritmo blocco corrispondente.

un'occhiata a questo articolo del blog: autore https://erget.wordpress.com/2014/03/13/building-an-interactive-gui-with-opencv/

del articolo è composto da un insieme di classi per rendere il processo di calibrazione delle telecamere più snelle rispetto il tutorial OpenCV. Queste classi sono disponibili come pacchetto PyPI: https://github.com/erget/StereoVision

Spero che questo aiuti :)

Answer 3

Sono disponibili le immagini nel modo sbagliato.

Guardate le immagini, lo stagno dietro la lampada permette di lavorare le posizioni telecamere delle due immagini,

basta cambiare questo:

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

Se guardate l'immagine nel tutorial che dicono è il frame left, lo stesso del tuo right.

Ecco il mio risultato dopo la modifica.