立体匹配得到的点云尺寸与物体真实尺寸不相等

Question

为什么使用SGBM算法得到视差图，结合相机内外参得到的点云数据尺寸与物体真实尺寸不相等，有时甚至相差一半？

Answer 1

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使用SGBM算法得到的视差图是基于图像之间的视差计算得到的，而相机内外参与点云数据的转换是基于相机的参数和相机的位置关系，两者之间并不是直接一一对应的关系。因此，得到的点云数据尺寸与物体真实尺寸不相等可能是由于以下几个原因导致的：

1. 视差计算的不准确性：SGBM算法在计算视差时可能会出现误差，导致得到的点云数据尺寸与真实尺寸不一致。
2. 相机内外参的不精确性：相机内外参参数的估计精度影响了点云数据的精确度，参数估计不准确会导致点云数据尺寸与真实尺寸不匹配。
3. 物体表面的不规则性：物体表面的不规则性会影响视差计算得到的点云数据，导致点云数据尺寸与真实尺寸不一致。 为了减小点云数据尺寸与真实尺寸不一致的问题，可以考虑优化视差计算算法，提高相机内外参参数的估计精度，以及对物体表面进行更加精细的分析和处理。 以下是一个简单的示例代码，用于将相机内外参数信息与SGBM算法计算得到的视差图进行关联，得到更准确的点云数据：

import cv2
import numpy as np
# 读取左右相机图像
imgL = cv2.imread('left.png', 0)
imgR = cv2.imread('right.png', 0)
# 使用SGBM算法计算视差图
window_size = 3
min_disp = 16
num_disp = 112 - min_disp
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=min_disp, numDisparities=num_disp, blockSize=window_size)
disparity = stereo.compute(imgL, imgR)
# 使用相机内外参关联视差图
fx = 525.0
baseline = 0.5
px = 319.5
depth_map = np.zeros_like(disparity)
for i in range(disparity.shape[0]):
    for j in range(disparity.shape[1]):
        if disparity[i, j] > 0:
            depth_map[i, j] = fx * baseline / disparity[i, j]
# 显示点云数据
xyz = np.zeros((depth_map.shape[0], depth_map.shape[1], 3))
for i in range(depth_map.shape[0]):
    for j in range(depth_map.shape[1]):
        xyz[i, j, 0] = depth_map[i, j] * (j - px) / fx
        xyz[i, j, 1] = depth_map[i, j] * (i - px) / fx
        xyz[i, j, 2] = depth_map[i, j]
# 显示点云数据
print(xyz)