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OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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ステレオカメラ関連の関数(StereoSGBM)について

farksein

総合スコア3

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/08/08 14:51

編集2019/08/08 15:09

実現したいこと

python OpenCVのStereoSGBMについて教えてください。
StereoSGBM_createをした後に視差を計算(compute)すると、
視差の値域が0numDisparitiesになると思っていたのですが、
少し異なるようです。0
numDisparities*16になっているような気がします。

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/python/stereo_match.py
上記を見ると、以下のように16で割っています。

disp = stereo.compute(imgL, imgR).astype(np.float32) / 16.0

なぜ視差の値域が0~numDisparities*16になるのか教えて頂けないでしょうか。
16で必ず割る必要があるのでしょうか。

試したこと

以下私の実装です。
numDisp=16だと値域が0256、32だと0512になっていそうでした。

python

1leftimg = cv2.imread("bb.png",0) 2rightimg = cv2.imread("aa.png",0) 3 4numDisp = 48 5 6stereo = cv2.StereoSGBM_create( 7 numDisparities = numDisp, 8 blockSize = 5, 9 ) 10 11disp = stereo.compute(leftimg, rightimg)

下の画像のように画像のx座標が0~48までが視差が計算されていない領域になっています。
視差が負の値を取る→視差が得られなかったと考えてよいのでしょうか。
この負の値もnumDisparitiesの設定で変わってきます。
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ベストアンサー

使ったこともないので、確かなことはわからないですが、
OpenCVのStereoMatcher::compute()のドキュメント を見てみると、

disparity Output disparity map. It has the same size as the input images. Some algorithms, like StereoBM or StereoSGBM compute 16-bit fixed-point disparity map (where each disparity value has 4 fractional bits), whereas other algorithms output 32-bit floating-point disparity map.

とあります。

StereoSGBM の場合は 16bitの固定小数点で、4bitのfractional bits(小数bit?) があると書いてあるのが関係あるのではないでしょうか。(4bit なので2^4=16)

投稿2019/08/08 15:09

mokemokechicken

総合スコア948

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farksein

2019/08/12 10:32

ありがとうございます。調査が足りませんでした。
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