python - ReprojectImageTo3D 对应图像中的像素(立体视觉)

Question

我有视差图。

基于视差图，悬停在“左图”上显示:

X 和 y 的图像，所以如果我悬停在最左上角，它会显示 x:0, y:0

下一步是显示特定像素的距离，为了让我的生活更轻松，我将尝试使用 reprojectImageTo3D(disp, Q)

我从 stereoRectify 得到了 Q

现在，python 中的 reprojectImageTo3D 返回一个 n x 3 矩阵。

所以我可以看到，它是一排x y z坐标。想知道，我怎么知道这些坐标对应于哪个像素？

这是我使用 numpy.savetxt 保存的 3D 点的示例

http://pastebin.com/wwDCYwjA

顺便说一句:我在 python 中做所有事情，但是 GUI 在 Java 中，我没有时间在 python 中学习 GUI。

Answer 1

如果您正确计算视差图，您应该得到 (n1,n2,1) 维数组，其中 n1,n2 - 轴上图像的像素数，1 - channel 数(单 channel ，包含以像素为单位的距离左图像和右图像的相应像素之间)。您应该通过键入 disp.shape 来检查。之后，您应该将视差图的 ndarray 传递给 reprojectImageTo3D 函数并获得 ndarray，它具有 (n1,n2,3) 形状(第三维包含 3D 点的 X、Y、Z 坐标)。您可以通过键入以下内容进行检查:

threeDImage = reprojectImageTo3D(disp, Q)
print threeDImage.shape

最后，由于您根据左图制作了视差图，因此在左图(或视差图)上具有坐标 x,y 的每个像素对应于 threeDImage[x][y] 3D 点。请记住，行:0，列:0 是矩阵的左上角元素，基于 opencv 处理图像:

0/0---column--->
 |
 |
row
 |
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 v