Question

我一直试图从一对经过校正的立体图像生成点云。我首先使用opencv的sgbm实现获得了视差图。然后我使用以下代码将其转换为点云，

[for (int u=0; u < left.rows; ++u)
                {
                        for (int v=0; v < left.cols; ++v)
                        {
                                if(disp.at<int>(u,v)==0)continue;
                                pcl::PointXYZRGB p;
                                p.x = v;
                                p.y = u;
                                p.z = (left_focalLength * baseLine * 0.01/ disp.at<int>(u,v));
                                std::cout << p.z << std::endl;
                                cv::Vec3b bgr(left.at<cv::Vec3b>(u,v));
                                p.b = bgr\[0\];
                                p.g = bgr\[1\];
                                p.r = bgr\[2\];
                                pc.push_back(p);
                        }
                }][1]

左边是左边的图像，disp是cv_16s中的输出视差图像。我对pcl转换的差异是正确的还是差异值的问题？

我已经包含了视差图，点云和原始左图的截图。

谢谢！

screenshot

Answer 1

我对这种语言没有信心，但我发现了一件事：
假设这条线将disparty转换为深度（Z）

p.z = (left_focalLength * baseLine * 0.01/ disp.at<int>(u,v));

什么是0.01？如果此计算为您提供1到10的深度范围（Z），则此因子会将范围从0.01减小到0.1。深度总是接近零，并且您有一个平面图像（平面图像=恒定深度）。

PS我没有在你的代码中看到X，Y转换为u，v像素值为Z值。像

这样的东西

X = u*Z/f

从视差图中获取平面点云

1 个答案: