理解 Opencv 中的视差图

Question

谁能解释一下视差图到底返回了什么。因为文档中给出的内容不多，而且我有一些相关的问题。

1. 它是否返回两个图像的像素差值？

2. 如何在深度估计公式中使用视差值，即

   Depth = focalLength*Baseline/Disparity

3. 我在某处读到视差图给出了深度 f(z) 的函数

请解释它的含义。如果深度纯粹是一个绝对值，它如何生成为一个函数，或者它是一个关于像素的函数？

Answer 1

两个对应图像点的差异d = pl − pr称为视差。

这里，pl是左立体图像中点的位置，pr是右立体图像中点的位置。

对于平行光轴，视差为d = xl − xr

⇒ 搜索深度信息相当于搜索视差，即对应像素 距离与视差成反比

视差值在所谓的视差图中可视化，参考图像（此处：左）中每个像素的每个视差值被编码为灰度值。同样对于没有任何对应关系的像素，定义了一个灰度值（这里：黑色）。所谓groundtruth-map就是包含对应问题理想解的视差图。

视差与深度信息的关系：

下图代表两个摄像头（左和右），然后尝试找到 点 p(x_w, z_x) 的深度。

深度的结果是给我的：

所以，可以看出深度与视差成反比。

更新：

要计算视差，您需要两个图像 (1) 左图像和 (2) 右图像。假设左侧图像中position (60,30) 处有一个像素，右侧图像中position (40,30) 处存在相同像素，那么您的差异将是：60 - 40 = 20。因此，视差图为您提供了左图像和右图像之间像素位置之间的差异。如果左侧图像中存在像素但右侧图像中不存在，则视差图中该位置的值将为零。一旦你得到左图每个像素的视差值，我们就可以使用我答案末尾给出的公式轻松计算深度。