opencv depth map accurate

Question

Voglio misurare la distanza di un oggetto usando un telefono con fotocamera stereoscopica 3d con opencv. Sto cercando una formula che misurerà l'accuratezza della misurazione della distanza, a seconda della lunghezza focale, della distanza tra le 2 telecamere, della risoluzione dell'immagine e della dimensione dell'oggetto misurato. Googling un po ', ho trovato questa formula:

d = Z^2 * p/(f * b)

Z - distanza dall'oggetto, p - accuratezza disparità, f - lunghezza focale, b - basale (distanza tra le telecamere).

Conosco la linea di base e la lunghezza focale, ma non conosco la precisione della disparità. Questa formula è quella di cui ho bisogno? In tal caso, come posso trovare la precisione della disparità?

Grazie.

Answer 1

Se si guarda il paragrafo dopo la formula 8 nel document you link si può vedere che hanno una precisione di disparità di 0,18 * 10^-6m. Leggendo un po 'oltre, concludo che l'accuratezza della disparità che usano è la distanza in m tra due pixel sul CCD delle telecamere utilizzate. Per un CCD da 1/4 "(che misura 3,2 mm per 2,4 mm) con risoluzione 640X480 (una fotocamera VGA molto vecchia) questo sarebbe 5 * 10^-6 .Non so quale sia la dimensione del sensore per LG Optimus 3D è, ma assumendo 1/4 "CCD e 2592 pixel di risoluzione orizzontale, la base per la precisione della disparità sarebbe: 1.23 * 10^-6, dando una precisione di profondità a 10m di circa 0,85m. Il che mi sembra ragionevole. Se il CCD è più piccolo migliorerà (cioè il valore di precisione si abbassa).

Questo è il valore più basso possibile che presuppone la perfetta corrispondenza delle caratteristiche tra le due immagini stereo. Questo valore rappresenta solo i limiti fisici della tua coppia stereo.

Answer 2

Mi rendo conto che è un anno in ritardo, ma nel caso qualcuno lo trovi.

La formula è la seguente:

dD = dd * D^2/fB

dove:

• errore dd = disparità
• dD = profondità errore
• D = profondità
• f = lunghezza focale
• B = linea di base

se f = 6mm = 0.006m, B = 24mm = 0.024m, D = 10m, dd è 1 pixel [chiamiamolo P per ora, ma è di solito circa 1.4um].

Inserendo tutti i numeri dà a:

dD = P * 10^2/(0.006 * 0.024) ~ 694444 P

Per P=1.4um, dD = 0.97 m (che è di circa il 9,7%).

Ora si presume che la corrispondenza dia un singolo errore pixel.È possibile eseguire la ricerca dei sub pixel e, a seconda del livello di rumore e della trama nell'immagine, è possibile ottenere una corrispondenza precisa dei pixel secondari. In tal caso, la tua precisione sarebbe leggermente migliore.

NOTA che questa formula è per errore. La mappa tra disparità e profondità è la seguente:

d = fB/D

dove:

• d = disparità
• D = profondità
• f = lunghezza focale
• B = basale

Allo stesso modo, collegando i numeri dà:

d = (0.006 * 0.024/10) m = 0.0000144 m = 0.0144 mm = 14.4 um.

se si presume che la dimensione del pixel sia di circa 1.4um, quindi 14.4um è di circa 10 pixel. Questo è coerente con l'errore sopra, il che significa che un errore di 1 pixel rappresenta circa il 10%.

Un'auto a 10 metri di distanza è spostata di 10 pixel tra i sensori sinistro e destro.

Spero che questo aiuti.