python - 如何从视差图中获取3D度量值？

Question

我需要从视差中获得3d度量值，cv2.reprojectImageTo3D以0,01s表示点，但是值不是以米为单位，我的循环以4s(640x480 disp图像)表示。

for v in range(dysp.shape[0]):
        for u in range(dysp.shape[1]):
            d = dysp[v, u]
            if d > threshold:
                z = (f * b / d)  
                x = ((u - cx) * b / d - (b / 2))  
                y = (v - cy) * b / d  
                points.append([x,y,z]);

如何改善循环或将reprojectImageTo3D结果转换为指标？

Answer 1

在Python中遍历数组很慢。您必须向量化您的代码以使其快速。

3D点的长度单位取决于您从T获得的翻译 vector cv2.stereoCalibrate()的长度单位，而这又取决于传递给objectPoints的cv2.stereoCalibrate()的长度单位。
cv2.reprojectImageTo3D()应该执行您在循环中编写的内容(除非它不减去b / 2)。它将返回一个大小为(480，640，3)和dtype = float32的图像。因此，每个图像位置都有一个3D点。无效视差值(负数)将根据handleMissingValues的cv2.reprojectImageTo3D()参数进行处理。 (检查您的视差值是否为正)

如果视差数组具有dtype = int16，则视差值将被编码为定点数，并且必须将视差值除以2 ^ N(N是小数部分的位数)。如果您使用过OpenCV的BlockMatching，则N为4。