Блог

В настоящее время я работаю над коротким проектом о стереовидении.

Я пытаюсь создать карты глубины пейзажа. Для этого я использую свой телефон от точек просмотра до и использую следующий код / рабочий процесс, предоставленный Matlab: https://nl.mathworks.com/help/vision/ug/uncalibrated-stereo-image-rectification.html

Следуя этому коду, я могу создавать хорошие карты несоответствий, но теперь я хочу указать глубины (например, в метрах). Для этого мне нужна базовая линия, фокусное расстояние и несоответствие, как показано здесь: https://www.researchgate.net/figure/Relationship-between-the-baseline-b-disparity-d-focal-length-f-and-depth-z_fig1_2313285

Фокусное расстояние и базовая линия известны, но не базовая линия. Я определил оценку фундаментальной матрицы. Есть ли способ перейти от основной матрицы к базовой линии или, сделав некоторые предположения, добраться до основной матрицы, а оттуда к базовой линии.

Я был бы благодарен за любой намек в правильном направлении!

«Фокусное расстояние и базовая линия известны, но не базовая линия».

Я полагаю, вы имеете в виду, что карта несоответствий известна. Без известной или предполагаемой калибровочной матрицы вы не сможете определить основную матрицу. (Сравните геометрию нескольких видов Хартли и Зиссермана для получения подробной информации)

Что касается ваших доступных данных, вы не можете вычислить реконструкцию метрики. Из основной матрицы вы можете извлекать матрицы камер только в канонической форме, которая допускает проективную реконструкцию и не будет удовлетворять истинной базовой линии настройки. Проективная реконструкция — это реконструкция, которая отличается от результата метрики неизвестным преобразованием. Нетривиальные методы могут позволить обновить эти реконструкции до результата евклидовой реконструкции. Однако успех этих методов самокалибровки сильно зависит от качества данных. Таким образом, использование изображений калиброванной камеры на самом деле является лучшим способом.