OpenCV相机标定与3D重建(49)将视差图(disparity map)重投影到三维空间中函数reprojectImageTo3D()的使用
- 操作系统:ubuntu22.04
- OpenCV版本:OpenCV4.9
- IDE:Visual Studio Code
- 编程语言:C++11
算法描述
将视差图像重投影到3D空间。
cv::reprojectImageTo3D 是 OpenCV 库中的一个函数,用于将视差图(disparity map)重投影到三维空间中。这个过程涉及到使用从立体校准过程中获得的 Q 矩阵(也称为 disparity-to-depth 映射矩阵),它能将每个像素的视差值转换为 3D 坐标。
函数原型
void cv::reprojectImageTo3D
(InputArray disparity,OutputArray _3dImage,InputArray Q,bool handleMissingValues = false,int ddepth = -1
)
参数
- 参数disparity:输入的视差图,通常是一个单通道的浮点型或整数类型的图像,表示每个像素处的视差值。
- 参数_3dImage:输出的3D图像,结果是一个三通道的浮点型图像,每个像素包含该位置对应的3D坐标 (X, Y, Z)。
- 参数Q:4x4 的 disparity-to-depth 映射矩阵,用于将视差值转换为3D坐标。此矩阵由 stereoRectify 或其他相关函数生成。
- 参数handleMissingValues:可选参数,指示是否处理缺失值。如果设置为 true,则对于无效的视差值(例如,小于最小视差或大于最大视差的值),输出图像中的相应位置会被填充为特定值(通常是极大值或极小值)。默认值是 false,即不处理缺失值。
- 参数ddepth:可选参数,指定输出图像的深度。可以是 CV_32F(单精度浮点数)或 CV_64F(双精度浮点数)。如果设置为 -1,则输出图像将继承输入图像的深度。
该函数将单通道的视差图转换为一个三通道的图像,表示3D表面。也就是说,对于每个像素 (x, y) 及其对应的视差 d = disparity(x, y),它计算:
[ X Y Z W ] = Q [ x y disparity ( x , y ) z ] . \begin{bmatrix} X \\ Y \\ Z \\ W \end{bmatrix} = Q \begin{bmatrix} x \\ y \\ \texttt{disparity} (x,y) \\ z \end{bmatrix}. XYZW =Q xydisparity(x,y)z .
代码示例
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{// 假设我们已经有了视差图和 Q 矩阵Mat disparity = /* 加载或计算得到的视差图 */;Mat Q = (Mat_<double>(4, 4) << /* ... */); // 4x4 disparity-to-depth 映射矩阵// 定义输出的3D图像Mat _3dImage;// 执行重投影reprojectImageTo3D(disparity, _3dImage, Q, true, CV_32F);// 可选:保存或显示结果// imwrite("3d_image.png", _3dImage);cout << "3D Image has been successfully computed." << endl;return 0;
}
相关文章:
OpenCV相机标定与3D重建(49)将视差图(disparity map)重投影到三维空间中函数reprojectImageTo3D()的使用
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 将视差图像重投影到3D空间。 cv::reprojectImageTo3D 是 OpenCV 库中的一个函数,用于将视差图(disparity map)…...
学习HTTP Range
HTTP Range 请求 一种通过指定文件字节范围加载部分数据的技术,广泛用于断点续传、流媒体播放、分布式文件系统的数据分片加载等场景。 请求格式-在请求头中使用 Range 字段指定所需的字节范围 Range: bytes0-1023// bytes0-1023:表示请求文件的第 0 …...
大语言模型训练的数据集从哪里来?
继续上篇文章的内容说说大语言模型预训练的数据集从哪里来以及为什么互联网上的数据已经被耗尽这个说法并不专业,再谈谈大语言模型预训练数据集的优化思路。 1. GPT2使用的数据集是WebText,该数据集大概40GB,由OpenAI创建,主要内…...
Webpack和Vite的区别
一、构建速度方面 webpack默认是将所有模块都统一打包成一个js文件,每次修改都会重写构建整个项目,自上而下串行执行,所以会随着项目规模的增大,导致其构建打包速度会越来越慢 vite只会对修改过的模块进行重构,构建速…...
【再谈设计模式】模板方法模式 - 算法骨架的构建者
一、引言 在软件工程、软件开发过程中,我们经常会遇到一些算法或者业务逻辑具有固定的流程步骤,但其中个别步骤的实现可能会因具体情况而有所不同的情况。模板方法设计模式(Template Method Design Pattern)就为解决这类问题提供了…...
Bytebase 3.1.1 - 可定制的快捷访问首页
🚀 新功能 可定制的快捷访问首页。 支持查询 Redis 集群中所有节点。 赋予项目角色时,过期时间可以定义精确到秒级的时间点。 🔔 重大变更 移除 Database 消息里的实例角色信息。调用 GetInstance 或 ListInstanceRoles 以获取实例角色信息…...
Java阶段四04
第4章-第4节 一、知识点 CSRF、token、JWT 二、目标 理解什么是CSRF攻击以及如何防范 理解什么是token 理解什么是JWT 理解session验证和JWT验证的区别 学会使用JWT 三、内容分析 重点 理解什么是CSRF攻击以及如何防范 理解什么是token 理解什么是JWT 理解session验…...
B2C API安全警示:爬虫之外,潜藏更大风险挑战
在数字化时代,B2C(Business-to-Consumer)电子商务模式已成为企业连接消费者、推动业务增长的重要桥梁。而B2C API(应用程序编程接口)作为企业与消费者之间数据交互的桥梁,其安全性更是至关重要。然而&#…...
OCR文字识别—基于PP-OCR模型实现ONNX C++推理部署
概述 PaddleOCR 是一款基于 PaddlePaddle 深度学习平台的开源 OCR 工具。PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统。它是一个两阶段的OCR系统,其中文本检测算法选用DB,文本识别算法选用CRNN,并在检测和识别模块之间添加文本方向分类器&a…...
如何播放视频文件
文章目录 1. 概念介绍2. 使用方法2.1 实现步骤2.2 具体细节3. 示例代码4. 内容总结我们在上一章回中介绍了"如何获取文件类型"相关的内容,本章回中将介绍如何播放视频.闲话休提,让我们一起Talk Flutter吧。 1. 概念介绍 播放视频是我们常用的功能,不过Flutter官方…...
MySQL -- 约束
1. 数据库约束 数据库约束时关系型数据库的一个重要功能,主要的作用是保证数据的有效性,也可以理解为数据的正确性(数据本身是否正确,关联关系是否正确) 人工检查数据的完整性工作量非常大,在数据库中定义一些约束,那么数据在写入数据库的时候,就会帮我们做一些校验.并且约束一…...
php 使用simplexml_load_string转换xml数据格式失败
本文介绍如何使用php函数解析xml数据为数组。 <?php$a <xml><ToUserName><![CDATA[ww8b77afac71336111]]></ToUserName><FromUserName><![CDATA[sys]]></FromUserName><CreateTime>1736328669</CreateTime><Ms…...
net-http-transport 引发的句柄数(协程)泄漏问题
Reference 关于 Golang 中 http.Response.Body 未读取导致连接复用问题的一点研究https://manishrjain.com/must-close-golang-http-responsehttps://www.reddit.com/r/golang/comments/13fphyz/til_go_response_body_must_be_closed_even_if_you/?rdt35002https://medium.co…...
高级软件工程-复习
高级软件工程复习 坐标国科大,下面是老师说的考试重点。 Ruby编程语言的一些特征需要了解要能读得懂Ruby程序Git的基本命令操作知道Rails的MVC工作机理需要清楚,Model, Controller, View各司什么职责明白BDD的User Story需要会写,SMART要求能…...
eslint.config.js和.eslintrc.js有什么区别
eslint.config.js 和 .eslintrc.js 的主要区别在于它们所对应的 ESLint 版本和配置方法: 1. .eslintrc.js: 这是 ESLint v8 及更早版本使用的配置文件格式。 它使用层级式的配置系统。 现在被称为"旧版"配置格式 。 2. eslint.config.js&am…...
如何使用MVC模式设计和实现校园自助点餐系统的微信小程序
随着智慧校园的普及,校园自助点餐系统在提高学生用餐效率、减轻食堂运营压力方面发挥了重要作用。 在开发这类系统时,MVC(Model-View-Controller)模式是一种非常适合的架构,它将系统的业务逻辑、用户界面和数据交互清晰…...
继续坚持与共勉
经过期末考试后,又要开始学习啦。 当时一直在刷算法题就很少写博客了,现在要继续坚持写博客,将每天对于题的感悟记录下来。 同时我将会在学习Linux操作系统,对于过去学习的内容进行回顾!! 在此ÿ…...
人机交互 | 期末复习(上)| 补档
文章目录 📚1-HCI Introduction🐇人机交互的定义,分别解释人-机-交互的概念🐇six ”mantras“ of UCD🐇Difference between User-Interface (UI) and User-Experience(UX)📚2-HCI history🐇WIMP🐇WYSIWYG📚3-Understanding User🐇Design Thinking Process的…...
Oracle 表分区简介
目录 一. 前置知识1.1 什么是表分区1.2 表分区的优势1.3 表分区的使用条件 二. 表分区的方法2.1 范围分区(Range Partitioning)2.2 列表分区(List Partitioning)2.3 哈希分区(Hash Partitioning)2.4 复合分…...
多并发发短信处理(头条项目-07)
1 pipeline操作 Redis数据库 Redis 的 C/S 架构: 基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的 TCP服务。客户端向服务端发送⼀个查询请求,并监听Socket返回。通常是以 阻塞模式,等待服务端响应。服务端处理命令,并将结果返回给客…...
ROS实战:UZH-FPV数据集下PL-EVIO与主流VIO算法的性能对比
1. UZH-FPV数据集与无人机视觉里程计的挑战 UZH-FPV数据集是苏黎世联邦理工学院发布的专门针对高速无人机场景的多模态数据集。这个数据集最大的特点在于它完整记录了无人机在高速机动飞行(最高速度超过10m/s)时的多传感器数据,包括双目事件相…...
Pixel Epic效果可视化:研报生成后自动进行事实核查与数据溯源标注演示
Pixel Epic效果可视化:研报生成后自动进行事实核查与数据溯源标注演示 1. 引言:当研报写作遇上像素冒险 在金融分析和行业研究领域,撰写高质量研究报告一直是个耗时费力的过程。传统方式下,分析师需要花费大量时间收集数据、验证…...
音乐版权检测新方案:CCMusic模型与MySQL数据库集成
音乐版权检测新方案:CCMusic模型与MySQL数据库集成 用AI技术解决音乐版权保护难题,让每一首作品都能得到应有的尊重 1. 引言:音乐版权保护的现实挑战 音乐创作者们经常面临这样的困境:自己的作品在各大平台被无授权使用ÿ…...
当触控板遇见鼠标:一场被重构的滚动革命
当触控板遇见鼠标:一场被重构的滚动革命 【免费下载链接】Scroll-Reverser Per-device scrolling prefs on macOS. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/Scroll-Reverser 在MacBook Pro的触控板上轻扫手指,网页随指尖方向自然滚动&#…...
Pixel Couplet Gen效果展示:抽象门神像素方块+动态卷轴交互演示
Pixel Couplet Gen效果展示:抽象门神像素方块动态卷轴交互演示 1. 项目概览 Pixel Couplet Gen是一款融合传统春节文化与现代像素艺术风格的AI春联生成器。通过ModelScope大模型驱动,将传统春联创作转化为充满游戏感的数字体验。 核心特点:…...
PyTorch 2.8镜像保姆级教程:RTX 4090D下HuggingFace Datasets高效加载
PyTorch 2.8镜像保姆级教程:RTX 4090D下HuggingFace Datasets高效加载 1. 环境准备与快速验证 1.1 镜像基本信息确认 本教程使用的PyTorch 2.8镜像已针对RTX 4090D显卡进行深度优化,主要配置如下: 核心组件:PyTorch 2.8 CUDA…...
技术解码:ViGEmBus虚拟手柄驱动框架 - 重新定义Windows输入设备模拟的底层架构
技术解码:ViGEmBus虚拟手柄驱动框架 - 重新定义Windows输入设备模拟的底层架构 【免费下载链接】ViGEmBus Windows kernel-mode driver emulating well-known USB game controllers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/ViGEmBus ViGEmBus是一款基…...
基于Phi-4-mini-reasoning的智能运维异常检测系统
基于Phi-4-mini-reasoning的智能运维异常检测系统 1. 运维监控的痛点与智能化需求 运维团队每天都要面对海量的日志数据、监控指标和系统告警。传统监控系统往往只能做到简单的阈值告警,当系统出现异常时,运维人员需要手动翻阅成千上万条日志ÿ…...
Ubuntu 虚拟机 Python3 + pip 完整安装教程
文章目录一、先检查系统是否自带 Python3二、安装 Python3 和 pip(必装)1. 更新软件源2. 安装 python3 和 pip3. 验证安装成功三、最简单的使用方法1. 运行 Python2. 用 pip 安装第三方库(如 requests、numpy)3. 运行 .py 文件四、…...
YOLOv8模型在RKNN平台上的实战部署指南(附完整代码)
YOLOv8模型在RKNN平台上的实战部署指南(附完整代码) 在嵌入式设备上部署高性能目标检测模型一直是计算机视觉领域的难点。瑞芯微(Rockchip)推出的RKNN推理框架为这一挑战提供了解决方案,尤其适合需要低功耗、高效率的边…...
