Question

请您帮我理解Matlab帮助中关于立体视觉 - 基本块匹配的代码？

% Scan over all rows.
for m=1:nRowsLeft
    % Set min/max row bounds for image block.
    minr = max(1,m-halfBlockSize);
    maxr = min(nRowsLeft,m+halfBlockSize);
    % Scan over all columns.
    for n=1:size(leftI,2)
        minc = max(1,n-halfBlockSize);
        maxc = min(size(leftI,2),n+halfBlockSize);
        % Compute disparity bounds.
        mind = max( -disparityRange, 1-minc );
        maxd = min( disparityRange, size(leftI,2)-maxc );

        % Construct template and region of interest.
        template = rightI(minr:maxr,minc:maxc);
        templateCenter = floor((size(template)+1)/2);
        roi = [minc+templateCenter(2)+mind-1 ...
               minr+templateCenter(1)-1 ...
               maxd-mind+1 1];
        % Lookup proper TemplateMatcher object; create if empty.
        if isempty(tmats{size(template,1),size(template,2)})
            tmats{size(template,1),size(template,2)} = ...
                vision.TemplateMatcher('ROIInputPort',true);
        end
        thisTemplateMatcher = tmats{size(template,1),size(template,2)};

        % Run TemplateMatcher object.
        loc = step(thisTemplateMatcher, leftI, template, roi);
        Dbasic(m,n) = loc(1) - roi(1) + mind;
    end
    waitbar(m/nRowsLeft,hWaitBar);
end

根据Matlab帮助： loc 包含左图中点的位置坐标， roi 包含右图中区域的[x y width height]，其中x和y是左上角的坐标。

我想知道左右图像中的相应坐标。对于左图：x = loc(1)，y = loc(2)和右图：x = roi(1) - mind, y = loc(2)

这是对的吗？我不确定罗伊内部究竟是什么。

Answer 1

您应该可以使用计算机视觉系统工具箱中的disparity功能来实现块匹配算法。

如果您只需要匹配点，则应使用局部特征：检测两个图像中的一些兴趣点，如角点或斑点，从这些点周围的块中提取特征描述符，然后匹配描述符。这被称为查找对应关系，这种方法的优点是您的图像不需要纠正。

这是example of finding correspondences to estimate an affine transformation between a pair of images。这是一个example of finding correspondences for stereo rectification。

立体视觉：相应的坐标

1 个答案: