双目视觉简单测试

【OpenCV】基于OpenCV的双目视觉测试 本文档介绍使用OpenCV来实现双目立体视觉,文档中附有所有需要的源码。 如果读者是想快速工程使用,那可以看我的这篇博客,如果想要系统学习,请先看相关教材,并辅以邹宇华老师的博客。 阅读详情
 

opencv提供了双目视觉检测距离信息的函数,试着使用了两个摄像头获得两副图像测试一下,感觉背景单纯,目标较小的情况下,得到的效果较好一些。(下图分别是左图像,右图像,得到的深度图像)

用一个长的物体来测试深度,效果不好。如下:

难点问题是两个摄像机即使是同一个机型,同样的镜头,得到的图像颜色有所轻微的差别,导致效果不好。

而使用一个摄像机平移左右得到的结果会更好一些。以下图片是opencv提供的图片,效果较好。

代码:

#include "stdafx.h"
#include 
<iostream>
#include 
<string.h>
#include 
<cxcore.h>
#include 
<cv.h>
#include 
<cvaux.h>
#include 
<highgui.h>
#include 
<fstream>


IplImage 
*image = 0 ; //原始图像

using namespace std;


int main(int argc, char* argv[])
{

    IplImage
* srcLeft = cvLoadImage("left.jpg",1);
    IplImage
* srcRight = cvLoadImage("right.jpg",1);
    IplImage
* leftImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcLeft), IPL_DEPTH_8U, 1);
    IplImage
* rightImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcRight), IPL_DEPTH_8U, 1);
    IplImage
* depthImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcRight), IPL_DEPTH_8U, 1);

    cvCvtColor(srcLeft, leftImage, CV_BGR2GRAY);
    cvCvtColor(srcRight, rightImage, CV_BGR2GRAY);

    cvFindStereoCorrespondence( leftImage, rightImage, CV_DISPARITY_BIRCHFIELD, depthImage, 
50, 15, 3, 6, 8, 15 );

    cvNamedWindow(
"win1",1);
    cvNamedWindow(
"win2",1);
    cvNamedWindow(
"win3",1);

    cvNormalize(depthImage,depthImage,
0,255,CV_MINMAX,0 );

    
for(;;)
    {
        cvShowImage(
"win1",depthImage);
        cvShowImage(
"win2",srcLeft);
        cvShowImage(
"win3",srcRight);
        
if(cvWaitKey(20)==27) break;
    }

    
return 0;
}

    
 
基于双目视觉的汽车前向障碍物检测 视频稍后补。本测试案例用于演示自动驾驶车辆通过双目摄像头实时获取前方行驶环境三维信息,并根据三维信息以及RGB信息解析出可行驶区域,障碍物,并形成雷达视图。这个视频中使用的测试案例源自KITTI 双目视觉案例集中的2011_09_26_drive_0009_raw_sync。在我的设计中:1、测试案例中的左图(左上图)和右图使用自己改进的SGM算法进行计算得到视差图,通过GPU的加速可以实时输出视... 阅读详情

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hardVB
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