Python/OpenCV：ステレオ画像からデプスマップを計算する

Question

デプスマップを計算するために使用したいステレオ画像が2つあります。私は残念ながらC/C++を知らないのですが、私はPythonを知っています - だからthis tutorialを見つけたとき、私は楽観的でした。

残念ながら、このチュートリアルは多少古くなっているようです。チュートリアル自体で使用されたそれは、すべての（「StereoBM」にリネーム「createStereoBM」）で実行するように微調整する必要がないだけでなく、それが実行しない場合には、それが良い結果を与えるものではありません、でも例のステレオ画像に。

import numpy as np 
import cv2 
from matplotlib import pyplot as plt 

imgL = cv2.imread('Yeuna9x.png',0) 
imgR = cv2.imread('SuXT483.png',0) 

stereo = cv2.StereoBM(1, 16, 15) 
disparity = stereo.compute(imgL, imgR) 

plt.imshow(disparity,'gray') 
plt.show() 

結果：ここで

は一例です

これはチュートリアルの著者が実現するものとは非常に異なって見えます：

good result http://docs.opencv.org/trunk/_images/disparity_map.jpg

パラメータを調整しても問題は改善されません。私が見つけたすべてのドキュメントは、オリジナルのC言語版のopenCVコードであり、python-library-equivalentではありません。残念ながら、これを使って物事を改善することはできませんでした。

助けていただけたら幸いです！

Answer 1

の代わりに、がのように変換されます。です。画像を90度回転させてから、試してみてください。 （画面を回転させることにより、自分自身にそれを証明私はちょうど私のラップトップをピックアップし、その端にそれを回した。。）あなたは別のソフトウェアに言及

。元の行とpyOpenCVの間に行のメジャー/列主なものがあるかもしれません。

Answer 2

ブロックマッチングアルゴリズムのパラメータを調整し続ける必要がある可能性があります。

は、このブログの記事を見て：https://erget.wordpress.com/2014/03/13/building-an-interactive-gui-with-opencv/

記事の著者は、OpenCVのチュートリアルよりも合理化されたカメラのキャリブレーションのプロセスを作るために一連のクラスを構成しています。あなたがイメージに周りに間違った方法があり、このことができますhttps://github.com/erget/StereoVision

希望:)

Answer 3

：これらのクラスはは、PyPIパッケージとしてご利用いただけます。このチュートリアルでは、画像を見れば

# v 
imgR = cv2.imread('Yeuna9x.png',0) 
imgL = cv2.imread('SuXT483.png',0) 
#^

：画像で

ルックは、ランプの背後にある錫は

はただ、これを変更し、あなたが2枚の画像のカメラ位置をうまくすることができます彼らは leftフレームであり、それはあなたの rightと同じです。ここで

は、変更後の私の結果です。ちょうどレコードの