opencv 的 reprojectImageTo3D() 中的深度图值

Question

OpenCV 的 reprojectImageTo3D() 输出 “表示 3D 表面的 3 通道图像”。您可以通过

访问这些数据

Vec3f coordinates = _3dImage.at<Vec3f>(y,x);
float depth = _3dImage.at<Vec3f>(y,x)[2];

returns 向量 [X,Y,Z].

在 Gary Bradski 和 Adrian Kaehler 的 "Learning OpenCV" 中，解释了深度是通过

计算的

Z = f T / (x_left - x_right)

其中 f = 焦距，T = 相机之间的眼睛 base/translation，(x_left - x_right) = 视差

这个确切的公式是在 OpenCV 中实现的（我检查了源代码 - 但是由于某种原因还有一个额外的负号）。问题是：指定的X、Y、Z值是用什么单位？

T 以您的单位（例如毫米）为单位，x_l - x_r 以像素为单位并且 [ f ] = ?

当您校准相机时，您需要以现实世界的单位（例如毫米）指定棋盘的大小。因此，内在矩阵是否具有真实世界的单位？还是以px为单位指定？很遗憾，我无法在文档中找到答案。

Answer 1

执行深度重建的基础方程是：

Z = fB/d，其中

f是焦距（以像素为单位），你称它为相机之间的眼睛base/translation
B 是立体基线（以米为单位）
d是视差（以像素为单位），衡量对应点之间视网膜位置的差异
Z是沿相机Z轴的距离

图像点的 3D 位置 (X,Y,Z)（例如 (u,v) 像素）可以以米、厘米、毫米或任何您选择的单位给出，因为 3D 坐标 (X,Y,Z)与棋盘的正方形大小的单位相同。例如，如果您将正方形大小定义为 1 厘米，则 3D 坐标也将以厘米为单位。

即：

Size boardSize(4, 5); // 4x5 chessboard
float squareSize = 0.025F; // 0.025 meters
for( int i = 0; i < boardSize.height; i++ )
    for( int j = 0; j < boardSize.width; j++ )
        corners.push_back(Point3f(float(j*squareSize), float(i*squareSize), 0.0F));

p.s.:
Z确定后，X和Y可以用通常的投影相机方程计算：

X = uZ/f
Y = vZ/f

opencv 的 reprojectImageTo3D() 中的深度图值

Depth map values in opencv's reprojectImageTo3D()

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