首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

OpenCV中运动摄像机的深度/视差图

OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像和视频处理功能。在OpenCV中,运动摄像机的深度/视差图是指通过计算图像中不同点之间的视差(即像素位移)来估计场景中物体的深度信息。

深度/视差图是通过计算左右两个摄像机(或者是摄像机的两个视角)之间的视差来生成的。视差是指同一物体在两个视角下的像素位置差异,通过计算这些差异,可以推断出物体的距离。深度/视差图可以用于三维重建、立体视觉、虚拟现实等应用领域。

OpenCV提供了一些用于计算深度/视差图的函数和算法,包括立体匹配算法(Stereo Matching)、SGBM(Semi-Global Block Matching)算法、BM(Block Matching)算法等。这些算法可以根据不同的场景和需求进行选择和调整。

在腾讯云的产品中,与深度/视差图相关的产品包括:

  1. 腾讯云图像处理(Image Processing):提供了图像处理的API接口,可以用于图像的深度估计和视差计算等任务。详情请参考腾讯云图像处理产品介绍
  2. 腾讯云人工智能(AI):腾讯云提供了丰富的人工智能服务,包括图像识别、图像分割、目标检测等功能,可以用于深度/视差图的计算和应用。详情请参考腾讯云人工智能产品介绍

以上是关于OpenCV中运动摄像机的深度/视差图的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍。希望对您有所帮助。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

真实场景双目立体匹配(Stereo Matching)获取深度详解

深度应用范围非常广泛,由于其能够记录场景物体距离摄像机距离,可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点合成等。   ...主要分四个部分讲解: 摄像机标定(包括内参和外参) 双目图像校正(包括畸变校正和立体校正) 立体匹配算法获取视差,以及深度 利用视差,或者深度进行虚拟视点合成   注:如果没有双目相机,可以使用单个相机平行移动拍摄...当然网上也会有很多资料可供查阅,MATLAB 有专门摄像机标定工具包,OpenCV封装好摄像机标定API等。...② 将上面两幅畸变校正后作为输入,使用OpenCV光流法提取匹配特征点对,pts1和pts2,在图像画出如下: ? ?   ...SGBM算法获取视差   立体校正后左右两幅图像得到后,匹配点是在同一行上,可以使用OpenCVBM算法或者SGBM算法计算视差

10.8K51

PatchMatchStereo深度视差传播策略

直到Gipuma等方法提出新传播策略后,才使得GPU加速和PatchMatch算法在多视图立体应用成为可能,因此,本文主要介绍传统方法视差/深度传播策略,并简要介绍一个在传播方面的经典深度学习方法...如图3-b),标准局部领域可以设计为20个局部邻域像素,从而利用更大感受野来传播深度,以更快地算法收敛。3-c)则是另一种加快传播地策略,进利用最近、最远八个邻域像素对应视差进行传播。 ?...3 红黑棋盘深度扩散示意图 从4可以看出,深度估计精度均值会很快收敛,而完整度随着迭代次数增加也不断提升。一般实验迭代八次可以得到很好结果,到最后迭代过程,仅有一些边缘细节在改变。 ?...5 Gipuma(左)与ACMM(右)采样策略对比 当然,ACMM方法自适应传播策略仅仅是一个小改进,在深度传播之后,ACMM还进行了视角选择和多尺度、多视角几何一致性检验,并以低分辨率下深度图上采样后结果...在该文中,SPN主要用于图像分割应用,方法与深度估计原理一致,网络结构如图7所示,首先,利用RGB通过一个神经网络学习在不同方向上的当前像素与临近像素邻接关系(Affinity),7,guidance

73530
  • PatchMatchStereo深度视差传播策略

    直到Gipuma等方法提出新传播策略后,才使得GPU加速和PatchMatch算法在多视图立体应用成为可能,因此,本文主要介绍传统方法视差/深度传播策略,并简要介绍一个在传播方面的经典深度学习方法...如图3-b),标准局部领域可以设计为20个局部邻域像素,从而利用更大感受野来传播深度,以更快地算法收敛。3-c)则是另一种加快传播地策略,进利用最近、最远八个邻域像素对应视差进行传播。 ?...3 红黑棋盘深度扩散示意图 从4可以看出,深度估计精度均值会很快收敛,而完整度随着迭代次数增加也不断提升。一般实验迭代八次可以得到很好结果,到最后迭代过程,仅有一些边缘细节在改变。 ?...5 Gipuma(左)与ACMM(右)采样策略对比 当然,ACMM方法自适应传播策略仅仅是一个小改进,在深度传播之后,ACMM还进行了视角选择和多尺度、多视角几何一致性检验,并以低分辨率下深度图上采样后结果...在该文中,SPN主要用于图像分割应用,方法与深度估计原理一致,网络结构如图7所示,首先,利用RGB通过一个神经网络学习在不同方向上的当前像素与临近像素邻接关系(Affinity),7,guidance

    51240

    自动驾驶汽车伪激光雷达-双目立体视觉

    此时根据两个公式我们可以计算出正确视差d=xL-xR和一个物体正确XYZ位置。 视差深度 什么是视差视差是指同一个三维点在两个不同摄像机角度获得图像位置差异。...视差是指一对立体图像之间明显像素差异或运动。要体验这一点,试着闭上你一只眼睛,然后快速地闭上它,同时打开另一只眼睛。...由于立体视觉,我们可以估计任何物体深度,假设我们得到了正确矩阵参数,则可以计算深度视差视差 为了计算视差,我们必须从左边图像中找到每个像素,并将其与右边图像每个像素进行匹配。...一个名为cv2.decomposeProjectMatrix()OpenCV函数可以这样做,将从P得到K、R和t; 现在是时候生成深度了。...深度将使用另一幅图像和视差来告诉我们该图像每个像素距离。

    1.3K30

    关于双目立体视觉三大基本算法及发展现状总结

    “难”则是因为受到摄像机、镜头等硬件设备及一些相关算法限制,双目立体视觉研究及如何更好应用到生产实际仍有待在座各位去进行突破。...其在opencv实现为SGBM(semi-global block matching)。...D--disparity map(视差) p、q—图像某个像素 Np—像素点Pd 相邻像素点(一般认为是8连通) C(P,Dp)--当前像素点disparity为Dp时,该像素点cost P1...目前在国外,日本大阪大学自适应机械系统研究院研制了一种自适应双目视觉伺服系统,利用双目体视原理,如每幅图像相对静止三个标志为参考,实时计算目标图像雅可比短阵,从而预测出目标下一步运动方向,实现了对动方式未知目标的自适应跟踪...麻省理工学院计算机系统提出了一种新用于智能交通工具传感器融合方式,由雷达系统提供目标深度大致范围,利用双目立体视觉提供粗略目标深度信息,结合改进图像分割算法,从而实现在高速环境下对视频图像目标位置进行分割

    3.6K20

    使用iPhone相机和OpenCV来完成3D重建(第三部分)

    在第二部分,我们分析了一个脚本来计算摄像机矩阵和失真系数。这些都是三维重建过程相机固有参数。 一旦我们相机被校准,我们就可以利用来自同一个物体一对照片完成重建。...窗口大小越大,相对应需要计算时间越长。 如果窗口大小不够大,那么视差将无法正确计算,您将得到一个包含各种噪声深度(或不完整深度)。这对我们目标是不利,所以最好对图像进行降采样。...这就是为什么在将视差转换为点云之前,将其可视化非常方便原因。 经过多次尝试和错误,我视差最终是这样。 我自己视差 如你所见,这个视差在我衬衫区域有很多死点和斑点。...一旦我们计算出视差,我们就必须得到图像中使用颜色数组。因为我们减少了图像采样,所以我们需要得到图像高度和宽度。 更重要是我们需要得到变换矩阵。这个矩阵负责将深度和颜色重新投影到三维空间中。...一个好视差会产生这样结果: 平滑视差点云 差不多就是这样。你可以通过改进你拍照方式,你校准方式和微调SGBM算法参数来改善结果。

    1.3K62

    关于双目立体视觉三大基本算法及发展现状总结

    “难”则是因为受到摄像机、镜头等硬件设备及一些相关算法限制,双目立体视觉研究及如何更好应用到生产实际仍有待在座各位去进行突破。...其在opencv实现为SGBM(semi-global block matching)。...其能量函数如下: D--disparity map(视差) p、q—图像某个像素 Np—像素点Pd 相邻像素点(一般认为是8连通) C(P,Dp)--当前像素点disparity为Dp时,该像素点...目前在国外,日本大阪大学自适应机械系统研究院研制了一种自适应双目视觉伺服系统,利用双目体视原理,如每幅图像相对静止三个标志为参考,实时计算目标图像雅可比短阵,从而预测出目标下一步运动方向,实现了对动方式未知目标的自适应跟踪...麻省理工学院计算机系统提出了一种新用于智能交通工具传感器融合方式,由雷达系统提供目标深度大致范围,利用双目立体视觉提供粗略目标深度信息,结合改进图像分割算法,从而实现在高速环境下对视频图像目标位置进行分割

    1.6K30

    机器视觉-相机内参数和外参数

    2、摄像机内参、外参矩阵 在opencv3D重建中(opencv中文网站:照相机定标与三维场景重建),对摄像机内参外参有讲解: 外参:摄像机旋转平移属于外参,用于描述相机在静态场景下相机运动...,或者在相机固定时,运动物体刚性运动。...但是这里还有一个问题,就是Learning OpenCVQ表达式,第四行第三列元素是-1/Tx,而在具体实践,求出来实际值是1/Tx。...A:在OpenCV2.0,BM函数得出结果是以16位符号数形式存储,出于精度需要,所有的视差在输出时都扩大了16倍(2^4)。...在针孔模型,光线穿过针孔(也就是凸透镜中心)在焦距处上成像,因此,3像平面就是摄像头CCD传感器表面。

    83710

    深度相机-介绍

    奥比光竟然上市了,主打产品就是深度相机,目前深度相机在应用上越来越广泛。...一、深度相机分类: 1、结构光 介绍 原理 应用 结构光主要:iPhone前置摄像头(面部识别的),奥比Astra+,Astra Mini S 3D摄像头模组,OPPO旗舰手机Find X...,匹配左右摄像机间视场相同特征,计算匹配特征在左右图像上列坐标的差值,输出视差,将视差通过三角测量方法转换成距离,输出深度。...深度是图像每个像素一组 Z 坐标值,单位为毫米。...双目视觉三维重建,相机标定如果用matlab标定的话校正后图像是行对准,而直接用opencv校正的话图像都不能行对准,后面匹配用是SGBM算法,生成深度 立体校正是为了使得左右相机图像坐标系行对准

    1.4K10

    让你照片变成3D!

    结果存储在以下目录: 由MiDaS估计相应深度 - 例如,`depth/moon.npy``depth/moon.png` - 用户可以手动编辑。...每个元素对应于特定摄像机运动。 y_shift_range: [-0.00, -0.00, -0.03] 输出渲染视频 y 轴上平移。 此参数是一个列表。每个元素对应于特定摄像机运动。...z_shift_range: [-0.07, -0.07, -0.07] 输出渲染视频 z 轴上平移。 此参数是一个列表。每个元素对应于特定摄像机运动。...depth_format: '.npy' 输入深度视差)格式。使用NumPy数组文件作为默认值。 如果用户想要手动编辑深度视差,我们提供格式深度视差。...True``MiDaS 如果用户想要使用手动编辑深度,请将其设置为。False 如果用户想要手动编辑深度视差,我们提供格式深度视差

    1.2K10

    一篇文章认识《双目立体视觉》

    前言 双目立体视觉,由两个摄像头组成,像人眼睛能看到三维物体,获取物体长度、宽度信息,和深度信息;单目视觉获取二维物体信息,即长度、宽度。...环境 编程语言:Python3 主要依赖库:OpenCV3.x 或 OpenCV4.x 双目同步摄像头,两个镜头共用一个设备ID,左右摄像机同一频率。...视差disparity 首先看一组视觉:左相机和右相机不是完全一致,通过计算两者差值,形成视差,生成视差(也叫:深度) ​ 视差是同一个空间点在两个相机成像对应x坐标的差值; 它可以通过编码成灰度来反映出距离远近...补充理解: 由立体视觉系统测量深度被离散成平行平面 (每个视差值一个对应一个平面) ​ 给定具有基线 b 和焦距 f 立体装备, 系统距离场受视差范围[dmin ,dmax]约束。...) 计算深度信息(生成深度 Depth map) 计算距离 a.双目标定 主要是获取内参(左摄像头内参+右摄像头内参)、外参(左右摄像头之间平移向量+旋转矩阵) 标定过程: ​ 详细过程请参考:双目视觉

    9.7K22

    今日 Paper | 4D关联;通用表征学习;元转移学习;无偏场景生成等

    目录 使用多个摄像机实时多人运动捕捉4D关联 放大学习:将深度立体匹配网络泛化到新颖场景 面向深度人脸识别的通用表征学习 用于零样本超分辨率元转移学习 基于有偏训练无偏场景生成...使用多个摄像机实时多人运动捕捉4D关联 论文名称:4D Association Graph for Realtime Multi-person Motion Capture Using Multiple...这个新算法可以在5人场景中使用5个摄像机,以30fps速度运行实时在线运动捕捉系统。新算法不仅对噪声检测具有鲁棒性,还获得了高质量在线姿态重建结果。...另外,作者借鉴图拉普帕斯正则化技术,对得到视差进行约束,可以有效去除合成数据上预训练模型产生噪声和失真现象,并且视差更加光滑,边缘更加细致。...首先建立因果,然后使用该进行传统有偏训练,接着从训练图上得出反事实因果关系,以从不良偏置推断出影响并将其消除。

    71230

    单目深度估计方法综述

    深度估计 深度估计,就是获取图像中场景里每个点到相机距离信息,这种距离信息组成我们称之为深度,英文叫Depth map。 2....视差 两张图像相同物体像素坐标不同,较近物体像素坐标差异较大,较远物体差异较小。同一个世界坐标系下点在不同图像像素坐标差异,就是视差。...这里包含两种运动类型:一类是物体自身运动,一类是摄像机运动。 基于物体自身运动深度估计方法是利用运动视差近大远小原理。...利用摄像机运动进行深度估计,称为运动恢复结构(Structure From Motion, SFM)[9]。...假定场景静止不变,仅存在摄像机运动,SFM 技术可以从拍摄图像序列恢复出摄像机内外参数和场景深度信息。

    2.6K10

    立体视觉物距测量

    这种功能不仅使机器能够感知三维环境对象几何信息(例如形状,位置,姿势运动等),而且还可以进一步描述,存储,识别和理解它们,计算机视觉具有开发了一套独立计算理论和算法。...结合两个位置获得图像并观察它们之间差异,以便获得清晰深度感,建立特征之间对应关系,并将同一空间中相同物理点映射到不同图像图像点。这种差异称为视差。...一些好选择是: 其中, 其中rL_3是左摄像机R_L旋转矩阵第三列。 视差 摄像机成像模型如下图所示: 其中,P是空间点,f是焦距,Cr,Cl是左右摄像机光学中心。...那么视差与物体深度之间关系如下: 由此我们可以得出: 根据该公式,b和f为常数,Z与ul-ur成反比,即深度越小,视差越大,并且物体视差越大。这就是为什么视差图中较近对象更暗原因。...可以认为一个功能 定义了用于处理左右图像匹配像素方法,其中d = ul-ur是我们定义最小视差范围: 如果对每个像素都这样做,可以得到最终视差,但是最终视差效果很差。

    57530

    如何用OpenCV制作一个低成本立体相机

    但基本要求是保持摄像机严格固定和平行。固定好相机并确保正确对齐后,我们完成了吗?我们准备好生成视差和3D视频了吗? No, no, no!...左图是立体相机捕获到左右图像;右是用没有标定过左右图像生成视差。 我们观察到,使用未校准立体相机生成视差非常嘈杂且不准确。为什么会这样?...下图显示了一对具有点对应关系立体图像,以及使用这些图像生成视差。我们观察到,与前一张相比,现在视差噪声更低。在这种情况下,相应关键点具有相等Y坐标。仅当相机平行时才可能出现这种情况。...这是双视图几何特例,其中图像是平行,并且仅通过水平平移而相关。这是必不可少,因为用于生成视差方法仅搜索水平方向点对关系。 ? 太棒了!我们需要做就是对齐摄像机并使它们完全平行。...那么,我们是否会根据反复试验手动调整摄像机?好吧,作为一项有趣活动,您可以尝试一下!剧透警报!手动调整相机需要很长时间才能获得清晰视差

    1.5K20

    用油管上“木头人”挑战视频,谷歌训练出顶级景深检测模型

    虽然最近在使用机器学习进行深度预测方面出现了激增,但这项工作是第一次针对摄像机和人体运动同时进行情况调整一种基于学习方法。...由于整个场景是静止(只有摄像机在移动) ,基于三角测量方法——如多视点立体视觉(MVS)可以持续工作,这样便可以获得包括人在内整个场景精确深度。...一种可能方法是分别推断视频每一帧深度(例如让模型输入只有一帧),虽然这种模型在深度预测方面已经比最先进单幅图像方法有所改进,但还是可以通过考虑多帧图像信息来进一步改进预测结果,例如,运动视差...这个流场取决于场景深度和相机相对位置,然而,由于摄像机位置是已知,那么可以从流场消除它们依赖性,从而得到一个初始深度。...这个初始深度只适用于静态场景区域,为了在测试时处理移动的人,研究人员应用了一个人工分割网络来掩盖在初始深度图中的人类区域,完整输入包括: RGB 图像、人脸蒙版和来自视差掩码深度

    81210

    Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:1~5

    具体来说,我们将涵盖以下主题: 使用深度相机捕获深度,点云图,视差,基于可见光图像和基于红外光图像 将 10 位图像转换为 8 位图像 将视差转换为可区分前景区域和背景区域遮罩 使用立体成像或...此函数应使用视差,有效深度遮罩以及可选矩形作为参数。 如果指定了矩形,我们将制作一个与指定区域大小相同遮罩。...首先,我们将尝试检索视差,然后检索有效深度遮罩,最后检索 BGR 彩色图像。..._captureManager.frame 捕获视差,有效深度遮罩以及 BGR 图像或红外灰度图像后,run方法将继续调用上一节实现depth.createMedianMask函数,“从视差创建遮罩...我们将视差和有效深度遮罩传递给后一个函数,作为回报,我们收到遮罩在深度接近中值深度区域中为白色,而在其他区域中为黑色。

    4.2K20

    Google AI:机器学习预测场景深度,模拟人眼更进一步

    因为整个场景是静止(只有摄像机在移动),所以基于三角测量方法是行得通,可以获得包括其中人物在内整个场景精确深度。...推断移动的人场景深度 Mannequin挑战视频对移动摄像机和“定格”的人进行深度监控,但我们目标是利用移动摄像头和移动的人来处理视频。我们需要构建网络输入来弥补这一差距。...比如运动视差,即两个不同视点之间静态物体明显相对运动,就对深度推断提供了有力线索。为了充分利用这些信息,我们计算了视频每个输入帧和另一帧之间2D光流,用它表示两帧之间像素位移。...为了在测试时处理运动的人,可以利用人工分割网络来盖住初始深度图中的人类区域。这样,我们网络完整输入包括:RGB图像、盖住人类区域,以及基于视差遮盖后深度。...深度预测网络:模型输入包括RGB图像(第t帧),人类区域遮盖和非人类区域初始深度,根据输入帧与另一个之间运动视差(光流)计算视频帧。模型输出第t帧完整深度

    1.1K60

    深入研究矫正单应性矩阵用于立体相机在线自标定

    在双目视觉,通过使用两个摄像机同时拍摄同一场景,图像物体可能呈现一定透视畸变和几何差异。矫正单应性目标是将左右相机图像重新投影到一个共同平面上,以便简化立体匹配和深度估计。...我们算法使用C++实现,使用了OpenCV、Sophus、Eigen和Ceres库。 在自己创建大规模数据集上进行了定量实验,结果见表格 I 和 2。...我们认为这可能是因为KITTI 2015数据集中图像质量略高于我们数据集,受运动模糊影响情况较少,使得两个算法能够达到相对稳定结果。... 4:视差估计定性实验结果:(a) 左图像;(b) 使用未校正立体图像估计视差;(c) 使用基于Ling和Shen算法估计外参数校正立体图像估计视差;(d) 使用基于我们提出算法估计外参数校正立体图像估计视差...如图 4 所示,未校正立体图像估计视差质量较差,而使用我们提出算法自标定和校正后立体图像估计视差在准确性上表现更好,错误区域更少,相较于基线算法[3]得到视差有明显改善。

    22810

    深入研究矫正单应性矩阵用于立体相机在线自标定

    在双目视觉,通过使用两个摄像机同时拍摄同一场景,图像物体可能呈现一定透视畸变和几何差异。矫正单应性目标是将左右相机图像重新投影到一个共同平面上,以便简化立体匹配和深度估计。...我们算法使用C++实现,使用了OpenCV、Sophus、Eigen和Ceres库。 在自己创建大规模数据集上进行了定量实验,结果见表格 I 和 2。...我们认为这可能是因为KITTI 2015数据集中图像质量略高于我们数据集,受运动模糊影响情况较少,使得两个算法能够达到相对稳定结果。... 4:视差估计定性实验结果:(a) 左图像;(b) 使用未校正立体图像估计视差;(c) 使用基于Ling和Shen算法估计外参数校正立体图像估计视差;(d) 使用基于我们提出算法估计外参数校正立体图像估计视差...如图 4 所示,未校正立体图像估计视差质量较差,而使用我们提出算法自标定和校正后立体图像估计视差在准确性上表现更好,错误区域更少,相较于基线算法[3]得到视差有明显改善。

    24610
    领券