代码

Question

我是计算机视觉的新手。我正在尝试从立体声网络摄像头计算深度。我执行了以下步骤：

摄像机校准：分别校准每个摄像机，得到Rms 0.2和0.18，然后使用openCv3校准两个摄像机（Rms：0.8）。
使用ximgproc和opencv3计算视差图（先创建右匹配器，然后创建左匹配器，然后创建DisparityWLSFilter）
检测并反对（使用颜色）
使用以下公式：depth = base_line * focal_length / disparity获取深度我得到了奇怪的值，我什至尝试使用cv2.reprojectImageTo3D，但它也遇到了同样的问题。

我没有固定值。球越远，深度越小。我不理解3D重构给出的（x，y，z）
这是我的代码。请帮助

代码

while（True）：如果不是（left.grab（）和right.grab（））：打印（“没有更多帧”）打破 _，leftFrame = left.retrieve（） _，rightFrame = right.retrieve（） leftFrame = cv2.remap（leftFrame，leftMapX，leftMapY，cv2.INTER_LINEAR） rightFrame = cv2.remap（rightFrame，rightMapX，rightMapY，cv2.INTER_LINEAR）

displ = left_matcher.compute(rightFrame,leftFrame).astype(np.float32)/16
dispr = right_matcher.compute(leftFrame ,rightFrame ).astype(np.float32)/16
displ = np.int16(displ)
dispr = np.int16(dispr)
filteredImg=None
filteredImg = wls_filter.filter(displ, rightFrame, None, dispr)  # important to put "imgL" here!!!
filteredImg = cv2.normalize(src=filteredImg, dst=filteredImg, beta=0, alpha=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX);
filteredImg = np.uint8(filteredImg)
cv2.imshow('disparity', filteredImg)

center=bd.ball_detection(rightFrame)

points_3D = cv2.reprojectImageTo3D(filteredImg, Q)
if center!= None:
    x= points_3D[center][0]
    y= points_3D[center][1]
    z= points_3D[center][2]
    print("1",triangulation_constant/filteredImg[center])
    print("2",x,y,z)

立体声网络摄像头深度检测

代码

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