双目立体视觉中视差图效果问题

qq_34759242 2019-04-18 05:14:25
小生毕设做双目测距的,看过了很多博客,最终是依照https://blog.csdn.net/xiao__run/article/details/78900652 这篇博客的代码为基础写的。用的是matlab标定,效果感觉还不错。但视差图的效果实在是差强人意,网上各种博客的视差图都是链接区域的快状,而我出来的都是零零散散,星星点点的形状,求问是哪个环节出了问题。以下为效果图
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源代码大师 2021-05-10
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希望对您有帮助:https://blog.csdn.net/it_xiangqiang/category_10993204.html
Taneeyo 2021-04-09
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零散的可能是参数问题吗?我这边调过感觉还可以
_Shanene 2020-10-24
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[quote=引用 楼主 qq_34759242的回复:]小生毕设做双目测距的,看过了很多博客,最终是依照https://blog.csdn.net/xiao__run/article/details/78900652 这篇博客的代码为基础写的。用的是matlab标定,效果感觉还不错。但视差图的效果实在是差强人意,网上各种博客的视差图都是链接区域的快状,而我出来的都是零零散散,星星点点的形状,求问是哪个环节出了问题。以下为效果图
博主解决了吗,求告诉一下,我现在也是零散的[/quote] 楼主最后解决了吗?我现在也是这个问题
_Shanene 2020-10-24
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[quote=引用 楼主 qq_34759242的回复:]小生毕设做双目测距的,看过了很多博客,最终是依照https://blog.csdn.net/xiao__run/article/details/78900652 这篇博客的代码为基础写的。用的是matlab标定,效果感觉还不错。但视差图的效果实在是差强人意,网上各种博客的视差图都是链接区域的快状,而我出来的都是零零散散,星星点点的形状,求问是哪个环节出了问题。以下为效果图
博主解决了吗,求告诉一下,我现在也是零散的[/quote] 请问一下你最后解决了吗?我现在也碰到这个问题了
LB秋殇 2019-10-09
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引用 楼主 qq_34759242的回复:
小生毕设做双目测距的,看过了很多博客,最终是依照https://blog.csdn.net/xiao__run/article/details/78900652 这篇博客的代码为基础写的。用的是matlab标定,效果感觉还不错。但视差图的效果实在是差强人意,网上各种博客的视差图都是链接区域的快状,而我出来的都是零零散散,星星点点的形状,求问是哪个环节出了问题。以下为效果图
博主解决了吗,求告诉一下,我现在也是零散的
jsxyhelu2015 2019-10-09
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大家可发邮件到1039463596@qq.com,或者加入到 193369905进行讨论
基于双目立体视觉的图像匹配与测距 一、研究目的 双目立体视觉是计算机视觉范畴的核心之一,它利用双目相机来获得目标物体的图像,经过物体图像处理之后得到目标物体所在场景环境的三维信息,最终实现非接触条件下测距,简单便捷。 本次毕业设计主要内容为研究基于双目立体视觉平台上的图像匹配以及目标物体的距离测量技术,图像特征提取部分研究了 SIFT 算法和 SURF 算法,特征匹配部分研究了 BF 法和 FLANN 法,距离测量研究主要通过视差深度的计算,结合视觉坐标系的转换实现三维位置的定位与测量。 二、研究方法 (1)在对相机成像和坐标系原理研究的基础上,依托维视双目立体视觉测量平台 MV-VS220 实现了双目相机标定,以及目标物体图像数据采集。 (2)在灰度化、二值化以及加噪等必要图像预处理的基础上,研究 SIFT、SURF 特征点提取与匹配算法,进行实验并显示提取和匹配效果;研究测距模型和视差深度计算目标物体的深度信息,进行实验并获取测量结果,对测量误差进行分析与讨论。 (3)基于维视双目立体视觉测量平台 MV-VS220,采用 Python+OpenCV 开发工具,设计实现了一个双目立体视觉图像匹配与测距原型系统,可实现对关键环节的过程与结果的演示,以及不同算法的性能比较 三、研究结论 系统可实现对关键环节的过程与结果的演示,以及不同算法的性能比较。系统测试表明,所开发的原型演示系统从界面、功能与性能方面均达到了设计的要求。
双目立体视觉类不错的一篇文章,作者总结如下: (1)对摄像机标定方法进行了深入的研究,总结了各种摄像机标定方法的特点,重点研究了Zhang平面标定法,并提出了对Zhang平面标定法的改进方法,通过实验证明,改进后的标定方法可以有效提高标定精度。 (2)介绍了常用的滤波方法,分析了常用滤波方法的优缺点。在实验过程,本文根据实际测量图像的特点及特征提取的需要,采用基于值的加权均值滤波方法,获得了较好滤波效果。 (3)在特征提取,介绍了边缘检测和角点检测方法。本文的特征提取选择了基于Harris角点检测的方法,并对其作了改进。首先,对图像目标区域分块及块内角点总数进行抑制,在提取所需角点的同时,有效控制冗余的角点数量;然后,对初始检测出的角点进行邻域非极大值抑制,剔除冗余的角点,使角点在邻域内唯一性得到提高:最后,利用角点附近灰度梯度特征实现了角点坐标的亚像素定位,有效提高了角点的定位精度。 (4)对特征点匹配算法进行了研究,介绍了立体匹配的基本理论和常用的立体匹配方法。本文在基于相似度计算的特征点立体匹配方法,通过双向视差域约束和滑动平均邻域视差约束,缩小了搜索范围,有效提高了特征点的匹配速度和准确率。 (5)利用上述理论研究成果,对机械零件边缘进行了测量,并对测量误差和精度影响因素进行了分析。

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