我试图提取图像中前景物体的视差图。前景对象是用颜色提取的,最终的目的是确定提取对象的坐标。下面是带有红色对象的蒙面左图。
然后是正确的形象
背景基本上是一个巨大的窗口,我想被忽略,我只关心找到红色(或我后来选择的任何颜色)对象的位置。
在OpenCV的例子中,在讨论了SGBM算法的参数之后,主要是
int SADWindowSize
int minDisparity
int numberOfDisparities
我无法得到令人满意的结果,更确切地说,该算法不能很好地处理蒙面零件的均匀纹理。我将发表两个例子来说明。在这些例子中,SADWindowSize是唯一变化的参数,因
我在Ubuntu 12.04和Opencv 2.4.10上使用Xtion Pro Live。我想在白天做物体识别。
到目前为止,我已经通过生成深度图和视差图实现了室内对象识别。当我在户外时,上面提到的地图是黑色的,我无法执行对象识别。
我想问一下华硕Xtion Pro Live是否可以在户外工作。如果不能,有没有办法修复它(通过代码),以便在户外进行对象检测?
我找遍了,我发现我应该再带一台立体相机。有人能帮上忙吗?
我有两个图像(都是完全相同的图像),我正在尝试使用平方距离的和来计算它们之间的视差,并在3D空间中重建视差。在计算视差之前,我需要对图像进行校正吗?
以下是我到目前为止为视差图计算所做的步骤(我尝试了纠错和不纠错,但两者都返回全零的视差矩阵)。
For each pixel in the left image X,
Take the pixels in the same row in the right image.
Separate the row in right image to windows.
For each window,
Calculate the