双目标定、左右两图计算视图差、cvReprojectImageTo3D（）源代码解析

最新推荐文章于 2025-07-05 14:28:51 发布

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本文深入探讨了双目标定过程，并详细解析了cvReprojectImageTo3D()函数，用于从左右两幅图像的视图差中计算三维坐标。同时，介绍了如何计算左右图像的视差，这是立体视觉中的关键步骤。

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reProjectImageTo3D 是怎样计算出三维坐标数据的？

cvReprojectImageTo3D （）
{
	for( y = 0; y < rows; y++ )
	{
		const float* sptr = (const float*)(src->data.ptr + src->step*y);   // 视差矩阵指针
		float* dptr0 = (float*)(dst->data.ptr + dst->step*y), *dptr = dptr0;   // 三维坐标矩阵指针
		// 每一行运算开始时，用 当前行号y 乘以Q阵第2列、再加上Q阵第4列，作为初始值
		// 记 qq=[qx, qy, qz, qw]’
		double qx = q[0][1]*y + q[0][3], qy = q[1][1]*y + q[1][3];    
		double qz = q[2][1]*y + q[2][3], qw = q[3][1]*y + q[3][3];   
		… 
			// 每算完一个像素的三维坐标，向量qq 累加一次q阵第1列
			// 即：qq = qq + q(:,1)
			for( x = 0; x < cols; x++, qx += q[0][0], qy += q[1][0], qz += q[2][0], qw += q[3][0] )
			{
				double d = sptr[x];
				// 计算当前像素三维坐标
				// 将向量qq 加上 Q阵第3列与当前像素视差d的乘积，用所得结果的第4元素除前三位元素即可
				// [X,Y,Z,W]’ = qq + q(:,3) * d;   iW = 1/W; X=X*iW; Y=Y*iW; Z=Z*iW;
				double iW = 1./(qw + q[3][2]*d);
				double X = (qx + q[0][2]*d)*iW;
				double Y = (qy + q[1][2]*d)*iW;
				double Z = (qz + q[2][2]*d)*iW;
				if( fabs(d-minDisparity) <= FLT_EPSILON )
					Z = bigZ;   // 02713     const double bigZ = 10000.;
				dptr[x*3] = (float)X;
				dptr[x*3+1] = (float)Y;
				dptr[x*3+2] = (float)Z;
			}
	}

利用 cvReprojectImageTo3D