理解 Opencv 中的视差图

Question

有人可以向我解释一下视差图返回的究竟是什么。因为文档中没有给出太多内容，我有一些与之相关的问题。

1. 它是否返回关于两个图像的像素差异值？

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

请解释这是什么意思。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

差异d = pl ? 两个对应图像点的pr称为视差。

这里，pl是点在左侧立体图像中的位置，pr是点在右侧立体图像中的位置。

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，即对应像素的距离与视差成反比

视差值在所谓的视差图中可视化，参考图像中每个像素的每个视差值（此处：左）被编码为灰度值。同样对于没有任何对应关系的像素，定义了灰度值（此处：黑色）。所谓groundtruth-map是一种视差图，其中包含对应问题的理想解。

视差和深度信息之间的关系：

下图表示两个相机（左和右），然后尝试找到点 p(x_w, z_x)的深度。

深度的结果是我的：

因此，可以看出深度与视差成反比。

更新：

要计算视差，您需要两张图像（1）左图像和（2）右图像。比方说，有一个像素在position (60,30)左侧图像和相同像素出现在position (40,30)右影像，然后你的差距将是：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像素，则视差图中该位置处的值将为零。一旦获得左图像每个像素的视差值，我们就可以使用我的答案末尾给出的公式轻松计算深度。