为什么StereoSGBM给出负数和高于numberof差异性的数字?
Why does StereoSGBM give negative and above numberOfDisparities numbers
我正在OpenCV中编写一个函数来计算v和u差异,所以我首先需要视差图像。我设置了sgbm。minDisparity = 0, numberofdisparity = 160。
视差图像是CV_16SC1,我需要无符号值来继续编程我的函数。
我打印了整个Mat,有负值和高于160的值。如果我很好地理解了文档,那么视差图像表示视差值*16。在我的例子中,这是否意味着最大值是16*160 ?如果不是,又会出什么问题呢?不管怎样,为什么minDisparity被设为0时值小于0?下面是代码:
void Stereo_SGBM(){
int numberOfDisparities;
StereoSGBM sgbm;
Mat img1, img2;
img1=left_frame; //left and right frames are global variables
img2=right_frame;
Size img_size = img1.size();
//I make sure the number of disparities is divisible by 16
numberOfDisparities = 160;
int cn=1; //Grayscale
sgbm.preFilterCap = 63;
sgbm.SADWindowSize = 3;
sgbm.P1 = 8*cn*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize;
sgbm.P2 = 32*cn*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize;
sgbm.minDisparity = 0;
sgbm.numberOfDisparities = numberOfDisparities;
sgbm.uniquenessRatio = 10;
sgbm.speckleWindowSize = 100;
sgbm.speckleRange = 2;
sgbm.disp12MaxDiff = 1;
sgbm.fullDP = false;
Mat disp; // CV_16SC1
Mat disp8; //CV_8UC1 (used later in the code
sgbm(img1, img2, disp);
//disp contains negative values and larger than 160!!!
//img1 and img2 are left and right channels of size 1242x375 grayscale
}
在我看来,差距应该是一个浮点数,它反映在参数上。如果将结果转换为浮点数,并除以16,事情就更有意义了:
算法显然报告-1(实际上是minDisparity -1),它不能匹配。而numberofdisparity更像是"最大差距-最小差距",而不是实际的数值。
例如,如果给定minDisparity=2, numberofdisparity =144,则得到的结果范围为:1.0 - 145.0。不同值的数量实际上是144*16,因为它以1/16为单位递增。
是的,在你的例子中,使用整数,这意味着你将得到16*160的最大值