【问题标题】:Image rectifying after stereo calibration using openCv3使用openCv3进行立体校准后的图像校正
【发布时间】:2023-03-08 20:45:02
【问题描述】:

我是立体视觉的新手,我正在尝试获得良好的立体校准。 我校准了每台相机,我得到了很好的结果: 有效值1:0.22,有效值2:0.26 对于立体声校准,我得到: 有效值:0.75 这是一个可接受的值吗? 之后我使用了 cv2.initUndistortRectifyMap 和 cv2.remap 我得到了这样的图像。left frame 这可以接受吗? 我应该在使用它来获取视差图之前裁剪图像吗? 在此先感谢

【问题讨论】:

    标签: computer-vision opencv3.0 camera-calibration disparity-mapping


    【解决方案1】:

    首先,获得 0.75 RMS 并不总是比获得 0.25 RMS 更好。让我这样说吧,每张图像都有不同的 rms 值,例如你拍摄了一张图像进行校准,如果你拍摄相同的图像在校准板上没有移动,那么它的 RMS 是 0.10,结果 RMS 大约是 0.10,但你的校准不会是好的。意味着您无法获得更好的不失真。

    为了澄清第二个问题,您不能裁剪图像。有很多理由不这样做。如果您裁剪影响主点的图像,其中之一意味着您应用了错误的内在数据。

    【讨论】:

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