如何从stereo - KITTI数据集中获取深度图
如何从stereo - KITTI数据集中获取深度图
提问于 2018-10-08 20:56:10
在尝试了opencv documentation中所述的示例后。
当我在KITTI图像对上尝试相同的代码时，我得到的结果是：
我现在使用的代码如下所示，更改StereoBM_create中的参数没有太大帮助：
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
imgL = cv2.imread('000002_left.png',0)
imgR = cv2.imread('000002_right.png',0)
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
#stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=64, blockSize=17)
disparity = stereo.compute(imgL,imgR)
cv2.imwrite('depth_map.png', disparity)
disp_v2 = cv2.imread('depth_map.png')
disp_v2 = cv2.applyColorMap(disp_v2, cv2.COLORMAP_JET)
plt.imshow(disp_v2)
cv2.imwrite('depth_map_coloured.png', disp_v2)
plt.show()问题是:如何才能使深度图更好？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2019-11-04 23:56:15
根据我的经验，StereoBM (OpenCV)不能处理KITTI图像。也许是因为KITTI图像要复杂得多。
但我使用下面的代码获得了不错的结果：
Stack Overflow用户
发布于 2021-06-15 22:52:45
应在opencv中调整立体匹配器的参数。
这是我创建的类中的一个函数。可以看出，我调整了一些参数，如视差数量、最小视差等：
def get_stereo_map(self, image_idx):
left_RGB = self.get_left_RGB(image_idx) # left RGB image
right_RGB = self.get_right_RGB(image_idx) # right RGB image
# compute depth map from stereo
stereo = cv2.StereoBM_create()
stereo.setMinDisparity(0)
num_disparities = 16*5
stereo.setNumDisparities(num_disparities)
stereo.setBlockSize(15)
stereo.setSpeckleRange(16)
# stereo.setSpeckleWindowSize(45)
stereo_depth_map = stereo.compute(
cv2.cvtColor(np.array(left_RGB), cv2.COLOR_RGB2GRAY),
cv2.cvtColor(np.array(right_RGB), cv2.COLOR_RGB2GRAY))
# by equation + divide by 16 to get true disperities
stereo_depth_map = (self.storage.focal_pix_RGB * self.storage.baseline_m_RGB) \
/ (stereo_depth_map/16)
stereo_depth_map = DataParser.crop_redundant(stereo_depth_map)
return stereo_depth_map完整的代码请参考我的repo：https://github.com/janezlapajne/kitty-stereo-dataset-parser，来自激光雷达的地面实况和立体距离图也包括在内。希望这对任何人都有帮助。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/52702847
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