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rectifyStereoImages

矫正一对立体图像

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语法

[j - 1, J2] = rectifyStereoImages (I1、I2 stereoParams)
[j - 1, J2] = rectifyStereoImages (I1、I2 tform1 tform2)
[j - 1, J2] = rectifyStereoImages (＿＿＿插值函数)
[j - 1, J2] = rectifyStereoImages (＿＿＿、名称、值)

描述

例子

［j - 1，J2) = rectifyStereoImages (I1，I2，stereoParams）的未扭曲和纠正版本I1和I2输入图像使用立体参数存储在stereoParams对象。

立体图像校正将图像投影到一个公共的图像平面上，使相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函数从校正后的图像中计算视差图，用于三维场景重建。

［j - 1，J2) = rectifyStereoImages (I1，I2，tform1，tform2）退还I1和I2通过应用投影变换输入图像tform1和tform2．的返回投影变换estimateUncalibratedRectification函数。

例子

［j - 1，J2) = rectifyStereoImages (＿＿＿，插值函数）另外指定用于校正图像的插值方法。可以将方法指定为“最近的”，“线性”,或“立方”．

例子

［j - 1，J2) = rectifyStereoImages (＿＿＿，名称,值）使用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格的图像。

imageDir = fullfile (toolboxdir (“愿景”)，“visiondata”，．..“校准”，“立体”）;leftImages = imageDatastore (fullfile (imageDir“左”));rightImages = imageDatastore (fullfile (imageDir“对”));

检测棋盘格。

[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);

阅读图片。

I1 = readimage (leftImages, 1);I2 = readimage (rightImages, 1);图象尺寸= [(I1, 1),大小(I1, 2)];

校准立体摄像系统。

stereoParams = estimateCameraParameters (imagePoints worldPoints,．..“图象尺寸”、图象尺寸);

使用'full'输出视图校正图像。

[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));

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

使用“有效的”输出视图修正图像。这是最适合计算差异。

[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));

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

输入参数

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输入图像对应于摄像头1，指定为米——- - - - - -N- × 3的真彩色图像或米——- - - - - -N二维灰度阵列。输入的图像I1和I2也必须是实的，有限的，非稀疏的。输入图像必须是相同的类。

数据类型:uint8|uint16|int16|单|双|逻辑

输入图像对应于摄像头2，指定为米——- - - - - -N- × 3的真彩色图像或米——- - - - - -N二维灰度阵列。输入的图像I1和I2必须是实的，有限的，非稀疏的。输入图像也必须是相同的类。

数据类型:uint8|uint16|int16|单|双|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

图1的投影变换，指定为返回的3 × 3矩阵estimateUncalibratedRectification函数或projective2d对象。

图2的投影变换，指定为返回的3 × 3矩阵estimateUncalibratedRectification函数或projective2d对象。

插值方法，指定为“线性”，“最近的”,或“立方”．

名称-值参数

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以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”财产“有效”．

校正图像的大小，指定为逗号分隔对，由'OutputView”,要么“全部”或“有效”．当设置为时“全部”，校正后的图像包括原始图像中的所有像素。当您将此值设置为“有效”，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来“全部”．

输出像素填充值，指定为逗号分隔对，由'FillValues'和一个或多个标量值数组。当输入图像中对应的反变换位置完全在输入图像边界之外时，对输出像素使用填充值。如果I1和I2是二维灰度图像，那么你必须设置FillValues'变成一个标量。如果I1和I2是真彩色图像，然后你可以设置FillValues'转换为标量或RGB值的3元素向量。

输出参数

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未扭曲和纠正的版本I1，返回为米——- - - - - -N-by-3真彩图像或作为米——- - - - - -N二维灰度图像。

立体图像校正将图像投影到一个公共的图像平面上，使相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函数从校正后的图像中计算视差图，用于三维场景重建。

未扭曲和纠正的版本I2，返回为米——- - - - - -N-by-3真彩图像或作为米——- - - - - -N二维灰度图像。

立体图像校正将图像投影到一个公共的图像平面上，使相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函数从校正后的图像中计算视差图，用于三维场景重建。

提示

  • 计算机视觉工具箱™校正算法要求每个图像的极子位于图像之外。如果极子位于图像内，可以首先将图像转换为极坐标，如Marc Pollefeys、Reinhard Koch和Luc Van Gool所提出的校正方法所述［2］．

参考文献

G. Bradski和A. Kaehler学习OpenCV:使用OpenCV库的计算机视觉．加州塞瓦斯托波尔:奥莱利，2008。

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另请参阅

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