rectifyStereoImages

纠正的一对立体图像的

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句法

[J1，J2] = rectifyStereoImages（I1，I2，stereoParams）
[j - 1, J2] = rectifyStereoImages (I1、I2 tform1 tform2)
[j - 1, J2] = rectifyStereoImages (___，口译）
[j - 1, J2] = rectifyStereoImages (___、名称、值)

描述

例

[J1，J2] = rectifyStereoImages（I1，I2，stereoParams）返回未失真和更正的版本I1和I2输入图像用的是立体参数存储的stereoParams对象。

立体图像校正将图像投影到公共图像平面上，使对应的点具有相同的行坐标。这种图像投影使图像看起来好像两个摄像机是平行的。使用disparityBM或disparitySGM函数来计算从3-d场景重建经整流的图像的视差图。

[J1，J2] = rectifyStereoImages（I1，I2，tform1，tform2）返回的整流版本I1和I2输入图像应用投影变换tform1和tform2。该射影变换由返回estimateUncalibratedRectification功能。

例

[J1，J2] = rectifyStereoImages（___，插补）另外指定用于整流图像插值方法。您可以指定方法“最近的”，“线性”， 要么“立方”。

例

[J1，J2] = rectifyStereoImages（___，名称，值）使用由一个或多个指定的附加选项名称，值对参数。

例子

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打开生活的脚本

指定包含用于校准的棋盘的图像。

imageDir = fullfile (toolboxdir ('视力'）'visiondata'，...'校准'，“立体”）;leftImages = imageDatastore（完整文件（IMAGEDIR，“左”））;rightImages = imageDatastore（完整文件（IMAGEDIR，“对”））;

检测棋盘。

[imagePoints，boardSize] = detectCheckerboardPoints（...leftImages.Files，rightImages.Files）;

指定棋盘关键点的世界坐标。

squareSizeInMillimeters = 108;worldPoints = generateCheckerboardPoints (boardSize squareSizeInMillimeters);

阅读图像。

I1 = readimage（leftImages，1）;I2 = readimage（rightImages，1）;IMAGESIZE = [大小（I1,1），大小（I1,2）];

校准立体摄像系统。

stereoParams = estimateCameraParameters (imagePoints worldPoints,...“图象尺寸”，图片大小）;

使用“完全”输出视图纠正的图像。

[J1_full, J2_full] = rectifyStereoImages (I1、I2 stereoParams,...'OutputView'，“全部”）;

显示'full'输出视图的结果。

图;imshow（stereoAnaglyph（J1_full，J2_full））;

使用“有效”输出视图纠正的图像。这是最适合计算的差距。

[J1_valid，J2_valid] = rectifyStereoImages（I1，I2，stereoParams，...'OutputView'，“有效”）;

显示“有效”输出视图的结果。

图;imshow (stereoAnaglyph (J1_valid J2_valid));

输入参数

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输入图像相对应的摄像机1中，指定为中号——- - - - - -ñ乘3真彩色图像或中号——- - - - - -ñ2-d灰度阵列。输入图像I1和I2还必须是真实的，有限的，非稀疏。输入图像必须是同一类。

数据类型：UINT8|uint16|int16|单|双|合乎逻辑

输入与摄像头2对应的图像，指定为an中号——- - - - - -ñ乘3真彩色图像或中号——- - - - - -ñ2-d灰度阵列。输入图像I1和I2必须是真实的，有限的，非稀疏。输入图像也必须是同一类。

数据类型：UINT8|uint16|int16|单|双|合乎逻辑

立体摄像系统参数，指定为stereoParameters对象。

数据类型：UINT8|uint16|int16|单|双

射影变换为图像1，指定为3乘3矩阵由返回estimateUncalibratedRectification功能或projective2d对象。

图像2的投影变换，指定为由返回的3×3矩阵estimateUncalibratedRectification功能或projective2d对象。

插值方法，指定为“线性”，“最近的”， 要么“立方”。

名称 - 值对参数

指定可选的用逗号分隔的对名称，值参数。名称是参数的名称和价值为对应值。名称必须出现在引号内。可以按任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家。

例子:'OutputView'，“有效”设置'OutputView'属性“有效”。

整流图像的大小，指定为逗号分隔的一对组成的“OutputView'，要么“全部”或“有效”。当您将此参数设置为“全部”，整流后的图像包括从原始图像的所有像素。当您设置这个值“有效”，将输出图像裁剪为包含有效像素的最大公共矩形的大小。

当校正后的图像之间没有重叠时，设置OutputView至“全部”。

输出像素填充值，指定为逗号分隔的对，由“FillValues'和一个或多个标量值的阵列。当输入图像中的相应的逆变换的位置是完全输入图像边界之外，使用填充值的输出像素。如果I1和I2是2-d的灰度图像，则必须将“FillValues'到一个标量。如果I1和I2是真彩色图像，那么你可以设置'FillValues'到一个标量或RGB值的3元素向量。

输出参数

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不失真和纠正的版本I1，作为中号——- - - - - -ñ-乘3真色图像或作为中号——- - - - - -ñ二维灰度图像。

立体图像校正将图像投影到公共图像平面上，使对应的点具有相同的行坐标。这种图像投影使图像看起来好像两个摄像机是平行的。使用disparityBM或disparitySGM函数来计算从3-d场景重建经整流的图像的视差图。

不失真和纠正的版本I2，作为中号——- - - - - -ñ-乘3真色图像或作为中号——- - - - - -ñ二维灰度图像。

立体图像校正将图像投影到公共图像平面上，使对应的点具有相同的行坐标。这种图像投影使图像看起来好像两个摄像机是平行的。使用disparityBM或disparitySGM函数来计算从3-d场景重建经整流的图像的视差图。

参考文献

[1] G. Bradski和A. Kaehler，学习OpenCV的：计算机视觉与OpenCV库。塞瓦斯托波尔，CA：奥赖利，2008年。

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