disparity-mapping

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私はHalcon/NETでステレオビジョンプロジェクトに取り組んでいます。私のプロジェクトは、金属板の表面を走査することです。ステレオビジョンで小さな穴（1〜3mm）を検出することは可能ですか？

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左カメラの画像を右カメラの画像に投影して、2つの画像が一直線になるように変形したいのですが、私はすでに、2つの同様のカメラ（IGBとRGB）で、ディスパリティマップを使用し、対応する視差値で各ピクセルをシフトすることで、そのようにしました。私の問題は、使用している他のカメラ（マルチスペクトルや赤外線センサーなど）では、計算された視差マップの詳細がほとんどないため、これが機能しないことです。私は現在

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前景マスク画像の視差マップ

画像内の前景オブジェクトの視差マップを抽出しようとしています。フォアグラウンドオブジェクトはカラーを使用して抽出され、最終目的は抽出されたオブジェクトの座標を決定することです。以下は、赤みを帯びたオブジェクトとビューのマスクされた左の画像はを抽出し、その後、右の画像がある背景には、基本的に私はなりたい巨大なウィンドウです無視され、私は赤い（または私が後に選択する色）オブジェクトの位置を見つける

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Pythonを使用した正規化相互相関を使用した視差マップ

理解のため、私は視差マップを計算するPython（およびNumpy）でステレオアルゴリズムを実装したいと考えています。画像データとして、私はMiddlebury *のつくば画像データセットを使用しました。簡単にするため、対応ピクセルを見つけるための類似度としてnormalised cross correlation (NCC) **を選択します。私はスキャンラインの合意を前提とします。ここに私の

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OpenCV 3.3 Reating disparity mapsは小さいサイズの結果を返しました

私はステレオイメージから視差マップを取得しようとしています。下の画像でstereo_match.cppを試してみると、結果画像は元の画像より小さくなり、画像の左が欠落しています。これはパラメータに関するものですか？理由は何ですか？どのように解決できますか？パラメータの変更などで結果を改善するにはどうすればよいですか？ここではパラメータであり：ここでは Ptr<StereoSGBM> sbm

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コンピュータビジョン：ウィンドウの形状とサイズはどのように視差に影響しますか？

私は正方形の窓と長方形の窓が視差マップの計算にどのように影響するかを親切に説明したいと思います。ここで私は固定サイズについて話しています。私は4×16ウィンドウを使用して視差（MSE = 0.1167）、16×4ウィンドウ（MSEを計算しましたSIR（その上にランダムドットパターン） enter image description here から採取したこのオブジェクトの2枚の画像を有します=

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LIBELASはカメラのパラメータに依存しますか？

私は視差マップを生成するためにLIBELAS（効率的な大規模なステレオマッチングのためのライブラリ）を使いたいと思います。私のステレオカメラは25cmのベースラインと12mmの焦点距離を持っています。ステレオ画像に十分な視差マップを生成できないのですか？視差マップが騒々しい理由を教えてください。 ELASライブラリはカメラのパラメータに依存しますか？よろしくお願いします。

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iPhone7 Plusからデプスデータ（不均衡ではない）を取得したい

iPhone7 Plusからデプスデータを取得したい（）サンプルソース "AVCamPhotoFilter"を参照します。これで、おそらく視差データを取得できます。しかし、深さデータの取得方法はわかりません。したがって、AVDepthDataについての参考文献によると、のdepthDataMapは、奥行きデータまたは視差データです。深度データを取得する場合は、私はactiveDepth

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ximgproc_DisparityWLSFilter.filter（）の引数とは何ですか？

私は、cv2.ximgproc.createDisparityWLSFilter(left_matcher)、からximgproc_DisparityWLSFilterを得るが、私はximgproc_DisparityWLSFilter.filter()を働かせることができない。私が手にエラーが一般的に OpenCV Error: Assertion failed (!disparity_ma