从视差图中获取平面点云

Question

我一直在尝试从一对经过校正的立体图像生成点云。我首先使用opencv的sgbm实现获得了视差图。然后我使用以下代码将其转换为点云，

[for (int u=0; u < left.rows; ++u)
                {
                        for (int v=0; v < left.cols; ++v)
                        {
                                if(disp.at<int>(u,v)==0)continue;
                                pcl::PointXYZRGB p;
                                p.x = v;
                                p.y = u;
                                p.z = (left_focalLength * baseLine * 0.01/ disp.at<int>(u,v));
                                std::cout << p.z << std::endl;
                                cv::Vec3b bgr(left.at<cv::Vec3b>(u,v));
                                p.b = bgr\[0\];
                                p.g = bgr\[1\];
                                p.r = bgr\[2\];
                                pc.push_back(p);
                        }
                }][1]

left为左图，disp为cv_16s中的输出视差图。 我对 pcl 转换的差异是正确的还是差异值有问题？

我已经包含了视差图、点云和原始左侧图像的屏幕截图。

谢谢！

screenshot

Answer 1

我对这种语言没有信心，但我注意到一件事：
假设这条线将 disparty 转换为深度 (Z)

p.z = (left_focalLength * baseLine * 0.01/ disp.at<int>(u,v));

什么是 0.01？如果此计算为您提供从 1 到 10 的深度 (Z) 范围，则此因素会将您的范围从 0.01 减少到 0.1。深度总是接近于零，你有一个平面图像（平面图像 = 恒定深度）。

PS 我在您的代码中没有看到从 u,v 像素值与 Z 值的 X,Y 转换。像

X = u*Z/f