双目视觉如何计算目标的深度信息（【双目视觉】 SGBM算法应用（Python版））

时间2025-04-28 23:40:27分类IT科技浏览4498

导读：流程图相机标定...

流程图

相机标定

参考链接：【开源 |教程 | 双目测距】双目相机的标定_哔哩哔哩_bilibili

自制的标定数据集，必须用自己相机拍摄照片制作数据集

标定板下载：pattern.png (1830×1330) (opencv.org)

import cv2 import numpy as np # -----------------------------------双目相机的基本参数--------------------------------------------------------- # left_camera_matrix 左相机的内参矩阵 # right_camera_matrix 右相机的内参矩阵 # # left_distortion 左相机的畸变系数格式(K1,K2,P1,P2,0) # right_distortion 右相机的畸变系数 # ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- # 左镜头的内参，如焦距 left_camera_matrix = np.array([[516.5066236,-1.444673028,320.2950423],[0,516.5816117,270.7881873],[0.,0.,1.]]) right_camera_matrix = np.array([[511.8428182,1.295112628,317.310253],[0,513.0748795,269.5885026],[0.,0.,1.]]) # 畸变系数,K1 、K2 、K3为径向畸变,P1 、P2为切向畸变 left_distortion = np.array([[-0.046645194,0.077595167, 0.012476819,-0.000711358,0]]) right_distortion = np.array([[-0.061588946,0.122384376,0.011081232,-0.000750439,0]]) # 旋转矩阵 R = np.array([[0.999911333,-0.004351508,0.012585312], [0.004184066,0.999902792,0.013300386], [-0.012641965,-0.013246549,0.999832341]]) # 平移矩阵 T = np.array([-120.3559901,-0.188953775,-0.662073075]) size = (640, 480) R1, R2, P1, P2, Q, validPixROI1, validPixROI2 = cv2.stereoRectify(left_camera_matrix, left_distortion, right_camera_matrix, right_distortion, size, R, T) # 校正查找映射表,将原始图像和校正后的图像上的点一一对应起来 left_map1, left_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(left_camera_matrix, left_distortion, R1, P1, size, cv2.CV_16SC2) right_map1, right_map2 = cv2.initUndistortRectifyMap(right_camera_matrix, right_distortion, R2, P2, size, cv2.CV_16SC2) print(Q)

cv2.stereoRectify（）函数

示例：R1, R2, P1, P2, Q, validPixROI1, validPixROI2 = cv2.stereoRectify(left_camera_matrix, left_distortion,right_camera_matrix, right_distortion, size, R, T) 作用：为每个摄像头计算立体校正的映射矩阵R1, R2, P1, P2 参数： left_camera_matrix：左相机内参 left_distortion：左相机畸变系数 right_camera_matrix：右相机内参 right_distortion：右相机畸变系数 size：单边相机的图片分辨率 R：旋转矩阵 T：平移矩阵返回值： R1, R2：R1-输出矩阵，第一个摄像机的校正变换矩阵（旋转变换）；R2-输出矩阵，第二个摄像机的校正变换矩阵（旋转变换） P1, P2：P1-输出矩阵，第一个摄像机在新坐标系下的投影矩阵；P2-输出矩阵，第二个摄像机在新坐标系下的投影矩阵

立体匹配

import numpy as np import cv2 import random import math # 加载视频文件 capture = cv2.VideoCapture("./car.avi") WIN_NAME = Deep disp cv2.namedWindow(WIN_NAME, cv2.WINDOW_AUTOSIZE) # 读取视频 fps = 0.0 ret, frame = capture.read() while ret: # 开始计时 t1 = time.time() # 是否读取到了帧，读取到了则为True ret, frame = capture.read() # 切割为左右两张图片 frame1 = frame[0:480, 0:640] frame2 = frame[0:480, 640:1280] # 将BGR格式转换成灰度图片，用于畸变矫正 imgL = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) imgR = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 重映射，就是把一幅图像中某位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程。 # 依据MATLAB测量数据重建无畸变图片,输入图片要求为灰度图 img1_rectified = cv2.remap(imgL, left_map1, left_map2, cv2.INTER_LINEAR) img2_rectified = cv2.remap(imgR, right_map1, right_map2, cv2.INTER_LINEAR) # 转换为opencv的BGR格式 imageL = cv2.cvtColor(img1_rectified, cv2.COLOR_GRAY2BGR) imageR = cv2.cvtColor(img2_rectified, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # ------------------------------------SGBM算法---------------------------------------------------------- # blockSize 深度图成块，blocksize越低，其深度图就越零碎，0<blockSize<10 # img_channels BGR图像的颜色通道，img_channels=3 ，不可更改 # numDisparities SGBM感知的范围，越大生成的精度越好，速度越慢，需要被16整除，如numDisparities # 取16 、32 、48 、64等 # mode sgbm算法选择模式，以速度由快到慢为：STEREO_SGBM_MODE_SGBM_3WAY 、 # STEREO_SGBM_MODE_HH4 、STEREO_SGBM_MODE_SGBM 、STEREO_SGBM_MODE_HH 。精度反之 # ------------------------------------------------------------------------------------------------------ blockSize = 8 img_channels = 3 stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=1, numDisparities=64, blockSize=blockSize, P1=8 * img_channels * blockSize * blockSize, P2=32 * img_channels * blockSize * blockSize, disp12MaxDiff=-1, preFilterCap=1, uniquenessRatio=10, speckleWindowSize=100, speckleRange=100, mode=cv2.STEREO_SGBM_MODE_HH) # 计算视差 disparity = stereo.compute(img1_rectified, img2_rectified) # 归一化函数算法，生成深度图（灰度图） disp = cv2.normalize(disparity, disparity, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U) # 生成深度图（颜色图） dis_color = disparity dis_color = cv2.normalize(dis_color, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U) dis_color = cv2.applyColorMap(dis_color, 2) # 计算三维坐标数据值 threeD = cv2.reprojectImageTo3D(disparity, Q, handleMissingValues=True) # 计算出的threeD ，需要乘以16 ，才等于现实中的距离 threeD = threeD * 16 # 鼠标回调事件 cv2.setMouseCallback("depth", onmouse_pick_points, threeD) #完成计时，计算帧率 fps = (fps + (1. / (time.time() - t1))) / 2 frame = cv2.putText(frame, "fps= %.2f" % (fps), (0, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("depth", dis_color) cv2.imshow("left", frame1) cv2.imshow(WIN_NAME, disp) # 显示深度图的双目画面 # 若键盘按下q则退出播放 if cv2.waitKey(20) & 0xff == ord(q): break # 释放资源 capture.release() # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows()

img1_rectified = cv2.remap(imgL, left_map1, left_map2, cv2.INTER_LINEAR)：重映射，即把一幅图像内的像素点放置到另外一幅图像内的指定位置，俗称“拼接 ”

我们可以通过cv.remap()函数来将img2映射到img1对应位置上并合成

cv2.StereoSGBM_create()函数为opencv集成的算法；我们只需关注blockSize。使用方法为：

其中，调小numDisparities会降低精度，但提高速度。注意：numDisparities需能被16整除

mode可以设置为STEREO_SGBM_MODE_SGBM_3WAY ,STEREO_SGBM_MODE_HH, STEREO_SGBM_MODE_SGBM, STEREO_SGBM_MODE_HH4四种模式，它们的精度和速度呈反比，可根据情况来选择不同的模式.STEREO_SGBM_MODE_HH4的速度最快，STEREO_SGBM_MODE_HH的精度最好

效果

1.原图像

2.深度图

3.代码链接

https://github.com/yzfzzz/Stereo-Detection

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