İki fotoğrafın eşitsizlik haritası için beklenen sonucu alınmıyor

Question

Son zamanlarda, opencv üzerinde çalıştım ve istenen sonucu elde etme problemi ile karşılaştım. Nerede dalga geçiyorum bilmiyorum. İki kalibre edilmemiş imgelerim var ve bunlar için başka bir destek verisi (kamera matrisi gibi) olmaksızın eşitlik haritasını hesaplamak zorundayım.

Disparity map

rectified left and right image

Left Image and right image

int minHessian = 2080; 
Ptr<SURF> detector = SURF::create(minHessian); 
std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2; 
Mat descriptors_1, descriptors_2; 
detector->detectAndCompute(h1, noArray(), keypoints_1, descriptors_1); 
detector->detectAndCompute(h2, noArray(), keypoints_2, descriptors_2); 
//-- Step 2: Matching descriptor vectors using FLANN matcher 
FlannBasedMatcher matcher; 
std::vector<DMatch> matches; 
matcher.match(descriptors_1, descriptors_2, matches); 
double max_dist = 0; 
double min_dist = 100; 
//-- Quick calculation of max and min distances between keypoints 
for (int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++) { 
    double dist = matches[i].distance; 
    if (dist < min_dist) 
     min_dist = dist; 
    if (dist > max_dist) 
     max_dist = dist; 
} 
printf("-- Max dist : %f \n", max_dist); 
printf("-- Min dist : %f \n", min_dist); 
Mat img_matches; 
drawMatches(h1, keypoints_1, h2, keypoints_2, good_matches, img_matches,Scalar::all(-1), Scalar::all(-1), vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS); 
//-- Show detected matches 
imshow("Good Matches", img_matches); 
imwrite("Good Matches.jpg", img_matches); 
for (int i = 0; i < (int) good_matches.size(); i++) { 
    printf("-- Good Match [%d] Keypoint 1: %d -- Keypoint 2: %d \n", i,good_matches[i].queryIdx, good_matches[i].trainIdx); 
} 
std::vector<cv::Point2f> obj; 
std::vector<cv::Point2f> scene; 
for (int i = 0; i < good_matches.size(); i++) { 
    //-- Get the keypoints from the good matches 
    obj.push_back(keypoints_1[good_matches[i].queryIdx].pt); 
    scene.push_back(keypoints_2[good_matches[i].trainIdx].pt); 
} 
cv::Mat H = cv::findFundamentalMat(obj, scene, CV_FM_RANSAC); 
cv::Mat H1(4, 4, h1.type()); 
cv::Mat H2(4, 4, h1.type()); 
cv::stereoRectifyUncalibrated(obj, scene, H, h1.size(), H1, H2); 
imshow("h1", h1); 
cv::Mat rectified1(h1.size(), h1.type()); 
cv::warpPerspective(h1, rectified1, H1, h1.size()); 
cv::imshow("rectified1.jpg", rectified1); 
cv::imwrite("rectified1.jpg", rectified1); 
imshow("h2", h2); 
cv::Mat rectified2(h2.size(), h2.type()); 
cv::warpPerspective(h2, rectified2, H2, h2.size()); 
cv::imshow("rectified2.jpg", rectified2); 
cv::imwrite("rectified2.jpg", rectified2); 
Mat test; 
addWeighted(rectified1, 0.5, rectified2, 0.5, 0.0, test); 
imshow("test", test); 
//-- Depth map 
int ndisparities = 16*5; 
double minVal; 
double maxVal; 
Ptr<StereoSGBM> sgbm = StereoSGBM::create(16, ndisparities, 1, 0, 0, 0,0, 0,0, 0,StereoSGBM::MODE_HH); 
//-- 3. Calculate the disparity image via SGBM 
Mat disparity2; 
sgbm->compute(rectified1, rectified2, disparity2); 
minMaxLoc(disparity2, &minVal, &maxVal); 
printf("Min disp: %f Max value: %f \n", minVal, maxVal); 
disparity2.convertTo(disparity2, CV_8UC1, 255/(maxVal - minVal)); 
cv::imshow("Disparity Map sgbm", disparity2); 
imwrite("out2.jpg", disparity2); 

Ben rektifiye görüntüleri okey vardır ve problem sgbm ait parametresinde olduğunu düşünüyorum. Onları kalibre etmenin bir yolu var mı?

Answer 1

Evet, düzeltilmiş resimleriniz iyi görünüyor ve evet, iyi parametreler bulmak zor. Ben

Ptr<StereoSGBM> sgbm = StereoSGBM::create(0, //int minDisparity 80, //int numDisparities 5, //int SADWindowSize 3 600, //int P1 = 0 2400, //int P2 = 0 0, //int disp12MaxDiff = 0 0, //int preFilterCap = 0 0, //int uniquenessRatio = 0 0, //int speckleWindowSize = 0 0, //int speckleRange = 0 false); //bool fullDP = false denenmiş ve sonuç oldukça iyidir: