opencv - 理解 Opencv 中的视差图

Question

有人可以解释一下视差图到底返回了什么。因为文档中给出的内容不多，而且我有一些与之相关的问题。

它是否返回两个图像的像素差值？

如何在深度估计公式中使用视差值，即
Depth = focalLength*Baseline/Disparity

我在某处读到视差图给出了深度 f(z)

的函数

请解释一下是什么意思。如果深度纯粹是一个绝对值，它如何生成为一个函数，或者它是一个关于像素的函数？

Answer 1

区别 d = pl - pr 两个对应图像点的差异称为视差。

在这里，电话 是左立体图像中点的位置，公关是右立体图像中点的位置。

对于平行光轴，视差为 d = xl - xr

⇒ 搜索深度信息相当于搜索视差，即对应像素
距离与视差成反比

视差值在所谓的视差图中可视化，引用图像(此处:左)中每个像素的每个视差值被编码为灰度值。同样对于没有任何对应关系的像素，定义了一个灰度值(这里:黑色)。所谓groundtruth-map就是一个视差图，其中包含了对应问题的理想解。



视差和深度信息之间的关系:

下图表示两个摄像头(左右)，然后尝试找到 的深度点 p(x_w, z_x) .



深度的结果是我的:



因此，可以看出深度与视差成反比。

更新:

要计算视差，您需要两个图像(1)左图像和(2)右图像。假设 position (60,30) 处有一个像素在左图中，相同的像素出现在 position (40,30)在右图中，您的差异将是:60 - 40 = 20 .因此，视差图为您提供了左图像和右图像之间像素位置之间的差异。如果左侧图像中存在像素但右侧图像中不存在，则视差图中该位置的值将为零。一旦您获得了左图像每个像素的视差值，我们就可以使用答案末尾给出的公式轻松计算深度。