ステレオマッチングについて

Question

opencv2 プログラミングブックという教材のサンプルコード（ステレオマッチングのコード）を打ち込みビルドは問題なくできるのですがデバッグをするとハンドルされていない例外が発生しましたやアクセスエラーが発生してしまったとなり作動しません。
これは環境設定が間違っているのでしょうか。
opencv初心者ですので初歩的なミスなのかもしれません。
わかる方いましたらお願いします。
情報を追記することがありましたらご指摘ください。

// OpenCV2.3.1Sample.cpp : コンソール アプリケーションのエントリ ポイントを定義します。
//
#include "stdafx.h"
//プロジェクトのプロパティ⇒C/C++⇒全般 の追加のインクルードディレクトリに
// opencv2のあるフォルダ『C:\OpenCV\include』などを追加のこと
#include "opencv2\opencv.hpp"
#include <iostream>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

#ifdef _DEBUG
//Debugモードの場合
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_core231d.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_imgproc231d.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_highgui231d.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_objdetect231d.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_contrib231d.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_features2d231d.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_flann231d.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_gpu231d.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_haartraining_engined.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_legacy231d.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_ts231d.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_video231d.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_calib3d231d.lib")
#else
//Releaseモードの場合
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_core231.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_imgproc231.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_highgui231.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_objdetect231.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_contrib231.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_features2d231.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_flann231.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_gpu231.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_haartraining_engined.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_legacy231.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_ts231.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_video231.lib")
#pragma comment(lib,"C:\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib\opencv_calib3d231.lib")
#endif

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
const std ::string windowNameSrc = "Source";
const std ::string windowNameUnd = "Undistorted Image";
const int numberOfCheckerPatterns = 5 ;

cv::vector<cv::Mat>			checkerImgs1,checkerImgs2;  //チェッカーパターン画像
cv::Mat						sceneImg1 = cv::imread( "scene_1.bmp",0 );
cv::Mat						sceneImg2 = cv::imread( "scene_r.bmp",0 );


cv::Size					imageSize;
const cv::Size				patternSize( 10,7 );
cv::vector<cv::vector<cv::Point3f>>worldPoints( numberOfCheckerPatterns );
 //チェッカー交点座標と対応する世界座標の値を格納する行列
cv::vector<cv::vector<cv::Point2f>>imagePoints1( numberOfCheckerPatterns );
 //チェッカー交点座標を格納する行列
cv::vector<cv::vector<cv::Point2f>>imagePoints2( numberOfCheckerPatterns );
 //チェッカー交点座標を格納する行列
cv::TermCriteria			criteria( CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS , 20, 0.001);
 //対応するワールド座標系パターン

//カメラパラメータ行列
cv::Mat		cameraMatrix1, cameraMatrix2;	//内部パラメータ行列
cv::Mat		distCoeffs1, distCoeffs2 ;		//レンズ歪み行列
cv::Mat		R,T,E,F,R1,R2,P1,P2,Q ;			//2眼の間の関係を保持する行列群

//stereo
cv::Mat		disp, disp8 ;
cv::Rect	roi1, roi2 ;
cv::StereoBM bm;
cv::Mat		xyz;
int			SADWindowSize = 0, numberOfDisparities = 0 ;

//ブロックマッチングのパラメータを決定する
numberOfDisparities = numberOfDisparities > 0 ? numberOfDisparities : sceneImg1.cols / 8 ;
bm.state->roi1 = roi1;
bm.state->roi2 = roi2;
bm.state->preFilterCap = 31 ;
bm.state->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9 ;
bm.state->minDisparity = 0 ;
bm.state->numberOfDisparities = numberOfDisparities ;
bm.state->textureThreshold = 10 ;
bm.state->uniquenessRatio = 15 ;
bm.state->speckleWindowSize = 100 ;
bm.state->speckleRange  = 32 ;
bm.state->disp12MaxDiff = 1 ;

//世界座標を決める
for(int i = 0; i <numberOfCheckerPatterns; i++ ) {
	for(int j = 0 ; j <patternSize.area(); j++) {
		worldPoints[i].push_back( cv::Point3f( static_cast<float>( j % patternSize.width *10 ),
							static_cast<float>( j / patternSize.width * 10 ),
							0.0 )  ) ;
	}
}

//2眼分のチェッカーパターン画像を読み込む （グレーで）
for( int i = 0 ; i< numberOfCheckerPatterns; i++ ) {
	std::stringstream	stream1, stream2;
	stream1 << i + 1 << "1.jpg";
	stream2 << i + 1 << "r.jpg";
	std::string fileName1 = stream1.str();
	std::string fileName2 = stream2.str();
	checkerImgs1.push_back( cv::imread( fileName1, 0 ) );
	checkerImgs2.push_back( cv::imread( fileName2, 0 ) );
}

//画像サイズを得る
imageSize = cv::Size( checkerImgs1[0].cols, checkerImgs1[0].rows );

//チェックパターンの交点座標を求め、ImagePointsに格納する
cv::namedWindow( windowNameSrc, CV_WINDOW_AUTOSIZE ) ;
for(int i = 0; i <numberOfCheckerPatterns; i++ ) {
	std::cout <<"Find corners from image " << i + 1 ;  \
		if( cv::findChessboardCorners( checkerImgs1[i], patternSize, imagePoints1[i] ) &&
			cv::findChessboardCorners( checkerImgs2[i], patternSize, imagePoints2[i] ) ) {

				std::cout << "... All corners found." << std::endl ;

				cv::cornerSubPix( checkerImgs1[i], imagePoints1[i], cv::Size( 11, 11 ),
									cv::Size( -1, -1 ), criteria );
				cv::cornerSubPix( checkerImgs2[i], imagePoints2[i], cv::Size( 11, 11 ),
									cv::Size( -1, -1 ), criteria );
		} else {
			std::cout <<"... at least 1 corner not found. " << std::endl;
			cv::waitKey( 0 );
			return -1;
		}
}

//2眼ステレオカメラ群を同時にキャリブレーション
cv::stereoCalibrate( worldPoints,
			imagePoints1, imagePoints2,
			cameraMatrix1,  distCoeffs1,
			cameraMatrix2, distCoeffs2,
			imageSize, R, T, E, F ) ;

//Rectification
cv::stereoRectify( cameraMatrix1, distCoeffs1,
	cameraMatrix1, distCoeffs1,
	   imageSize, R, T, R1, R2, P1, P2, Q, cv::CALIB_ZERO_DISPARITY, -1, imageSize, &roi1, &roi2 );

//視差画像の計算
bm(sceneImg1, sceneImg2, disp );

//視差画像を変換して表示

disp.convertTo( disp8, CV_8U,255 / (numberOfDisparities * 16 ) ) ;
cv::imshow( "hoge", disp8 ) ;
cv::waitKey( 0 );
cv::imwrite( "disparity.bmp", disp8 );

//視差画像を距離に変換
cv::reprojectImageTo3D( disp, xyz, Q ,true );





return 0;

}

Answer 1

こんにちは。

このような時は、頭からステップ実行しつつ、想定通り動作しているのか確認していくと良いです。
特に画像ファイルの読み込みには成功してますか？ imageSizeの内容を確認してみてください。
正常だった場合、そのままステップ実行を継続して、どこで落ちるのか確認してみるとよいと思います。