OpenCV相机标定与3D重建(49)将视差图(disparity map)重投影到三维空间中函数reprojectImageTo3D()的使用

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

将视差图像重投影到3D空间。

cv::reprojectImageTo3D 是 OpenCV 库中的一个函数,用于将视差图(disparity map)重投影到三维空间中。这个过程涉及到使用从立体校准过程中获得的 Q 矩阵(也称为 disparity-to-depth 映射矩阵),它能将每个像素的视差值转换为 3D 坐标。

函数原型

cpp 复制代码
void cv::reprojectImageTo3D
(
	InputArray 	disparity,
	OutputArray 	_3dImage,
	InputArray 	Q,
	bool 	handleMissingValues = false,
	int 	ddepth = -1 
)	

参数

  • 参数disparity:输入的视差图,通常是一个单通道的浮点型或整数类型的图像,表示每个像素处的视差值。
  • 参数_3dImage:输出的3D图像,结果是一个三通道的浮点型图像,每个像素包含该位置对应的3D坐标 (X, Y, Z)。
  • 参数Q:4x4 的 disparity-to-depth 映射矩阵,用于将视差值转换为3D坐标。此矩阵由 stereoRectify 或其他相关函数生成。
  • 参数handleMissingValues:可选参数,指示是否处理缺失值。如果设置为 true,则对于无效的视差值(例如,小于最小视差或大于最大视差的值),输出图像中的相应位置会被填充为特定值(通常是极大值或极小值)。默认值是 false,即不处理缺失值。
  • 参数ddepth:可选参数,指定输出图像的深度。可以是 CV_32F(单精度浮点数)或 CV_64F(双精度浮点数)。如果设置为 -1,则输出图像将继承输入图像的深度。

该函数将单通道的视差图转换为一个三通道的图像,表示3D表面。也就是说,对于每个像素 (x, y) 及其对应的视差 d = disparity(x, y),它计算:

X Y Z W \] = Q \[ x y disparity ( x , y ) z \] . \\begin{bmatrix} X \\\\ Y \\\\ Z \\\\ W \\end{bmatrix} = Q \\begin{bmatrix} x \\\\ y \\\\ \\texttt{disparity} (x,y) \\\\ z \\end{bmatrix}. XYZW =Q xydisparity(x,y)z . ### 代码示例 ```cpp #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { // 假设我们已经有了视差图和 Q 矩阵 Mat disparity = /* 加载或计算得到的视差图 */; Mat Q = (Mat_(4, 4) << /* ... */); // 4x4 disparity-to-depth 映射矩阵 // 定义输出的3D图像 Mat _3dImage; // 执行重投影 reprojectImageTo3D(disparity, _3dImage, Q, true, CV_32F); // 可选:保存或显示结果 // imwrite("3d_image.png", _3dImage); cout << "3D Image has been successfully computed." << endl; return 0; } ```

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