cv::reprojectImageTo3D 使用

cv::reprojectImageTo3D 是 OpenCV 中的一个函数，用于将视差图像转换为 3D 点云。它依赖于相机的内参和视差值来计算每个像素的 3D 坐标。以下是该函数的基本使用方法。

函数原型

void cv::reprojectImageTo3D(
    const cv::Mat& disparity,
    cv::Mat& _3dImage,
    const cv::Mat& Q,
    bool handleMissingValues = false
);

参数说明

• disparity: 输入的视差图像，通常是单通道的浮点图像。
• _3dImage: 输出的 3D 点云图像，通常是一个多通道的浮点图像。
• Q: 4x4 重投影矩阵，用于将视差值映射到 3D 空间。可以通过立体相机标定获得。
• handleMissingValues: 布尔值，指示是否处理缺失值。默认为 false。

使用步骤

1. 准备视差图像：首先，需要生成视差图像，这可以通过立体匹配算法实现。
2. 获取重投影矩阵 Q：通过相机标定获得 Q 矩阵。
3. 调用 reprojectImageTo3D：使用视差图像和 Q 矩阵转换为 3D 点云。

示例代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp>

int main() {
    // 读取视差图像
    cv::Mat disparity = cv::imread("disparity.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    disparity.convertTo(disparity, CV_32F, 1.0/16.0); // 转换为浮点型并缩放

    // 定义 Q 矩阵
    cv::Mat Q = (cv::Mat_<double>(4, 4) << 
        1, 0, 0, -cx, // cx 为主点 x 坐标
        0, 1, 0, -cy, // cy 为主点 y 坐标
        0, 0, 0, f,   // f 为焦距
        0, 0, -1/T, 0  // T 为基线距离
    );

    // 输出 3D 点云
    cv::Mat pointCloud;
    cv::reprojectImageTo3D(disparity, pointCloud, Q, true);

    // 处理点云数据，例如保存或可视化
    // ...

    return 0;
}

注意事项

• 确保视差图像已正确生成并在适当的格式下。
• Q 矩阵的参数需要根据具体的相机标定结果进行调整。
• 如果处理缺失值，handleMissingValues 设置为 true。

通过以上步骤，你可以成功使用 cv::reprojectImageTo3D 将视差图像转换为 3D 点云。