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binocular_disparitybinocular_disparityBinocularDisparitybinocular_disparityBinocularDisparityBinocularDisparity (Operator)

Name

binocular_disparitybinocular_disparityBinocularDisparitybinocular_disparityBinocularDisparityBinocularDisparity — Berechnet die Disparität für ein rektifiziertes Bildpaar mit Hilfe von Korrelationsmethoden.

Signatur

binocular_disparity(Image1, Image2 : Disparity, Score : Method, MaskWidth, MaskHeight, TextureThresh, MinDisparity, MaxDisparity, NumLevels, ScoreThresh, Filter, SubDisparity : )

Herror binocular_disparity(const Hobject Image1, const Hobject Image2, Hobject* Disparity, Hobject* Score, const char* Method, const Hlong MaskWidth, const Hlong MaskHeight, double TextureThresh, const Hlong MinDisparity, const Hlong MaxDisparity, const Hlong NumLevels, double ScoreThresh, const char* Filter, const char* SubDisparity)

Herror T_binocular_disparity(const Hobject Image1, const Hobject Image2, Hobject* Disparity, Hobject* Score, const Htuple Method, const Htuple MaskWidth, const Htuple MaskHeight, const Htuple TextureThresh, const Htuple MinDisparity, const Htuple MaxDisparity, const Htuple NumLevels, const Htuple ScoreThresh, const Htuple Filter, const Htuple SubDisparity)

Herror binocular_disparity(Hobject Image1, Hobject Image2, Hobject* Disparity, Hobject* Score, const HTuple& Method, const HTuple& MaskWidth, const HTuple& MaskHeight, const HTuple& TextureThresh, const HTuple& MinDisparity, const HTuple& MaxDisparity, const HTuple& NumLevels, const HTuple& ScoreThresh, const HTuple& Filter, const HTuple& SubDisparity)

HImage HImage::BinocularDisparity(const HImage& Image2, HImage* Score, const HTuple& Method, const HTuple& MaskWidth, const HTuple& MaskHeight, const HTuple& TextureThresh, const HTuple& MinDisparity, const HTuple& MaxDisparity, const HTuple& NumLevels, const HTuple& ScoreThresh, const HTuple& Filter, const HTuple& SubDisparity) const

void BinocularDisparity(const HObject& Image1, const HObject& Image2, HObject* Disparity, HObject* Score, const HTuple& Method, const HTuple& MaskWidth, const HTuple& MaskHeight, const HTuple& TextureThresh, const HTuple& MinDisparity, const HTuple& MaxDisparity, const HTuple& NumLevels, const HTuple& ScoreThresh, const HTuple& Filter, const HTuple& SubDisparity)

HImage HImage::BinocularDisparity(const HImage& Image2, HImage* Score, const HString& Method, Hlong MaskWidth, Hlong MaskHeight, const HTuple& TextureThresh, Hlong MinDisparity, Hlong MaxDisparity, Hlong NumLevels, const HTuple& ScoreThresh, const HTuple& Filter, const HString& SubDisparity) const

HImage HImage::BinocularDisparity(const HImage& Image2, HImage* Score, const HString& Method, Hlong MaskWidth, Hlong MaskHeight, double TextureThresh, Hlong MinDisparity, Hlong MaxDisparity, Hlong NumLevels, double ScoreThresh, const HString& Filter, const HString& SubDisparity) const

HImage HImage::BinocularDisparity(const HImage& Image2, HImage* Score, const char* Method, Hlong MaskWidth, Hlong MaskHeight, double TextureThresh, Hlong MinDisparity, Hlong MaxDisparity, Hlong NumLevels, double ScoreThresh, const char* Filter, const char* SubDisparity) const

void HOperatorSetX.BinocularDisparity(
[in] IHUntypedObjectX* Image1, [in] IHUntypedObjectX* Image2, [out] IHUntypedObjectX** Disparity, [out] IHUntypedObjectX** Score, [in] VARIANT Method, [in] VARIANT MaskWidth, [in] VARIANT MaskHeight, [in] VARIANT TextureThresh, [in] VARIANT MinDisparity, [in] VARIANT MaxDisparity, [in] VARIANT NumLevels, [in] VARIANT ScoreThresh, [in] VARIANT Filter, [in] VARIANT SubDisparity)

IHImageX* HImageX.BinocularDisparity(
[in] IHImageX* Image2, [out] IHImageX** Score, [in] BSTR Method, [in] Hlong MaskWidth, [in] Hlong MaskHeight, [in] VARIANT TextureThresh, [in] Hlong MinDisparity, [in] Hlong MaxDisparity, [in] Hlong NumLevels, [in] VARIANT ScoreThresh, [in] VARIANT Filter, [in] BSTR SubDisparity)

static void HOperatorSet.BinocularDisparity(HObject image1, HObject image2, out HObject disparity, out HObject score, HTuple method, HTuple maskWidth, HTuple maskHeight, HTuple textureThresh, HTuple minDisparity, HTuple maxDisparity, HTuple numLevels, HTuple scoreThresh, HTuple filter, HTuple subDisparity)

HImage HImage.BinocularDisparity(HImage image2, out HImage score, string method, int maskWidth, int maskHeight, HTuple textureThresh, int minDisparity, int maxDisparity, int numLevels, HTuple scoreThresh, HTuple filter, string subDisparity)

HImage HImage.BinocularDisparity(HImage image2, out HImage score, string method, int maskWidth, int maskHeight, double textureThresh, int minDisparity, int maxDisparity, int numLevels, double scoreThresh, string filter, string subDisparity)

Beschreibung

binocular_disparitybinocular_disparityBinocularDisparitybinocular_disparityBinocularDisparityBinocularDisparity berechnet mit Hilfe von Korrelationsmethoden pixelweise Korrespondenzen zwischen zwei rektifizierten Bildern. Im Unterschied zu binocular_distancebinocular_distanceBinocularDistancebinocular_distanceBinocularDistanceBinocularDistance werden die Ergebnisse nicht in Distanzwerte transformiert.

Der Algorithmus benötigt ein Referenzbild Image1Image1Image1Image1Image1image1 und ein Suchbild Image2Image2Image2Image2Image2image2, welche entzerrt sein müssen, d.h. korrespondierende Epipolarlinien liegen parallel und haben identische Bildzeilenkoordinaten (r1=r2). Falls diese Annahme nicht zutrifft, können die Bilder durch die Operatoren calibrate_camerascalibrate_camerasCalibrateCamerascalibrate_camerasCalibrateCamerasCalibrateCameras, gen_binocular_rectification_mapgen_binocular_rectification_mapGenBinocularRectificationMapgen_binocular_rectification_mapGenBinocularRectificationMapGenBinocularRectificationMap und map_imagemap_imageMapImagemap_imageMapImageMapImage entzerrt werden. Ausgehend von einem Pixel im Referenzbild Image1Image1Image1Image1Image1image1 kann dann das zugehörige Pixel in Image2Image2Image2Image2Image2image2 durch die Suche entlang der korrespondierenden Zeile in Image2Image2Image2Image2Image2image2 gefunden werden. Eine Übereinstimmung wird gefunden, indem jeweils eine lokale Nachbarschaft um das entsprechende Pixel innerhalb eines Fensters der Größe MaskWidthMaskWidthMaskWidthMaskWidthMaskWidthmaskWidth und MaskHeightMaskHeightMaskHeightMaskHeightMaskHeightmaskHeight in beiden Bildern miteinander verglichen wird. Die Pixelkorrespondenzen werden in dem einkanaligen Bild DisparityDisparityDisparityDisparityDisparitydisparity zurückgegeben. Der Grauwert d(r1,c1) beschreibt dabei die Disparität zwischen dem Pixel (r1,c1) im Referenzbild Image1Image1Image1Image1Image1image1 und dem korrespondierendem Pixel (r2,c2) im Suchbild Image2Image2Image2Image2Image2image2 und erfüllt somit die Gleichung c2 = c1 + d(r1,c1). Ein Qualitätsmaß für die ermittelten Disparitätswerte wird im Bild ScoreScoreScoreScoreScorescore zurückgegeben, welches jeweils das beste Ergebnis der Korrelationsfunktion S für ein Referenzpixel enthält. Für die Korrelation werden die Grauwerte der originalen, nicht vorverarbeiteten Eingabebilder genutzt.

Die verwendete Korrelationsfunktion wird durch den Parameter MethodMethodMethodMethodMethodmethod bestimmt, welcher drei Berechnungsmethoden unterscheidet: 

SUM(x) ist die gemittelte Summe von x in einem Fenster der Größe
(2m+1) x (2n+1).  gm(r,c) ist der mittlere Grauwert von g(r',c')
in diesem Fenster in Zeile r und Spalte c. g1 und g2 sind Grauwerte in den
nicht vorberarbeiteten Eingabebildern.

Die Methoden 'sad'"sad""sad""sad""sad""sad" und 'ssd'"ssd""ssd""ssd""ssd""ssd" vergleichen direkt die Grauwerte der Pixel innerhalb des Grauwertfensters, wohingegen 'ncc'"ncc""ncc""ncc""ncc""ncc" den mittleren Grauwert und seine Varianz innerhalb des Grauwertfensters ausgleicht. Wenn zwei Bilder in ihrer Helligkeit und ihrem Kontrast unterschiedlich sind, ist daher 'ncc'"ncc""ncc""ncc""ncc""ncc" vorzuziehen. Ansonsten sind 'sad'"sad""sad""sad""sad""sad" und 'ssd'"ssd""ssd""ssd""ssd""ssd" vorzuziehen, da sie aufgrund einfacherer interner Berechnungen schneller sind.

Es muss darauf geachtet werden, dass die Güte der Korrelation für steigende S in den Methoden 'sad'"sad""sad""sad""sad""sad" und 'ssd'"ssd""ssd""ssd""ssd""ssd" fällt (die beste Güte ist 0), während sie in der Methode 'ncc'"ncc""ncc""ncc""ncc""ncc" steigt (die beste Güte ist 1.0).

Die Größe des Korrelationsfensters, welche durch 2m+1 und 2n+1 in obigen Gleichungen referenziert wird, muss ungeradzahlig sein und kann durch die Parameter MaskWidthMaskWidthMaskWidthMaskWidthMaskWidthmaskWidth und MaskHeightMaskHeightMaskHeightMaskHeightMaskHeightmaskHeight festgelegt werden. Der Suchraum wird durch den minimalen und maximalen Disparitätswert MinDisparityMinDisparityMinDisparityMinDisparityMinDisparityminDisparity und MaxDisparityMaxDisparityMaxDisparityMaxDisparityMaxDisparitymaxDisparity festgelegt. Da Grauwerte nicht außerhalb des Bildrandes definiert sind wird die Bildregion des DisparityDisparityDisparityDisparityDisparitydisparity und ScoreScoreScoreScoreScorescore Bildes am unteren und oberen Bildrand um (MaskHeightMaskHeightMaskHeightMaskHeightMaskHeightmaskHeight-1)/2 sowie am linken und rechten Rand um (MaskWidthMaskWidthMaskWidthMaskWidthMaskWidthmaskWidth-1)/2 beschnitten. Aus dem gleichen Grund wird der maximale Suchraum am linken und rechten Bildrand begrenzt.

Da die Korrelationsverfahren in schwach texturierten Bildregionen im hohen Maße ungenau werden, kann die kleinste, innerhalb eines Korrelationsfensters erlaubte Grauwertstreuung mit Hilfe des Parameters TextureThreshTextureThreshTextureThreshTextureThreshTextureThreshtextureThresh definiert werden. Dieser Schwellwert wird auf beide Eingabebilder Image1Image1Image1Image1Image1image1 und Image2Image2Image2Image2Image2image2 angewendet. Zusätzlich garantiert ScoreThreshScoreThreshScoreThreshScoreThreshScoreThreshscoreThresh eine Mindestgüte der verwendeten Korrelationsfunktion und legt für die Methoden 'sad'"sad""sad""sad""sad""sad" und 'ssd'"ssd""ssd""ssd""ssd""ssd" den größten, bzw. für 'ncc'"ncc""ncc""ncc""ncc""ncc" den kleinsten zulässigen Korrelationswert fest. Wird ferner FilterFilterFilterFilterFilterfilter auf 'left_right_check'"left_right_check""left_right_check""left_right_check""left_right_check""left_right_check" gesetzt, werden nur noch diejenigen Disparitätswerte zurückgegeben, die übereinstimmend bei einer Suche eines Referenzmusters von Image1Image1Image1Image1Image1image1 in Image2Image2Image2Image2Image2image2 als auch von Image2Image2Image2Image2Image2image2 in Image1Image1Image1Image1Image1image1 gefunden werden. Der Wert 'none'"none""none""none""none""none" hingegen schaltet dieses Verhalten aus.

Die Anzahl der Pyramidenstufen, welche verwendet werden um das Zeitverhalten von binocular_disparitybinocular_disparityBinocularDisparitybinocular_disparityBinocularDisparityBinocularDisparity zu verbessern, wird durch den Parameter NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevels bestimmt. Einem grob-zu-fein Schema folgend werden die Disparitätsbilder der höheren Stufen berechnet und in rechteckige Bildteile von ähnlicher Disparität unterteilt um den Suchbereich auf der nächst niedrigeren Stufe für diesen Bildausschnitt einzuschränken. TextureThreshTextureThreshTextureThreshTextureThreshTextureThreshtextureThresh und ScoreThreshScoreThreshScoreThreshScoreThreshScoreThreshscoreThresh werden auf jeder Stufe angewendet, so dass die mit DisparityDisparityDisparityDisparityDisparitydisparity und ScoreScoreScoreScoreScorescore zurückgegebene Bildregion als die Schnittmenge der Bildregionen auf jeder einzelnen Stufe definiert ist. Im allgemeinen lohnt sich das Verwenden von Pyramidenstrukturen um so mehr, je mehr das Disparitätsbild in homogene Bereiche unterteilt werden kann und je größer der Disparitätsbereich definiert werden muss. Auf der anderen Seite können zu hohe Pyramidenstufen durch ihre grobe Auflösung wichtige Texturinformationen verlieren, so dass falsche Disparitätswerte zurückgegeben werden können.

Der Wert 'interpolation'"interpolation""interpolation""interpolation""interpolation""interpolation" für den Parameter SubDisparitySubDisparitySubDisparitySubDisparitySubDisparitysubDisparity schließlich berechnet die Disparitäten Subpixel genau. Das Verhalten wird ausgeschaltet indem der Parameter auf 'none'"none""none""none""none""none" gesetzt wird.

Parallelisierung

Parameter

Image1Image1Image1Image1Image1image1 (input_object)  singlechannelimage → objectHImageHImageHImageHImageXHobject (byte)

Rektifiziertes Bild der Kamera 1.

Image2Image2Image2Image2Image2image2 (input_object)  singlechannelimage → objectHImageHImageHImageHImageXHobject (byte)

Rektifiziertes Bild der Kamera 2.

DisparityDisparityDisparityDisparityDisparitydisparity (output_object)  singlechannelimage → objectHImageHImageHImageHImageXHobject * (real)

Disparität.

ScoreScoreScoreScoreScorescore (output_object)  singlechannelimage → objectHImageHImageHImageHImageXHobject * (real)

Maß für die Zuverlässigkeit eines Disparitätswertes.

MethodMethodMethodMethodMethodmethod (input_control)  string → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (string) (string) (HString) (char*) (BSTR) (char*)

Korrespondenzverfahren.

Defaultwert: 'ncc' "ncc" "ncc" "ncc" "ncc" "ncc"

Werteliste: 'ncc'"ncc""ncc""ncc""ncc""ncc", 'sad'"sad""sad""sad""sad""sad", 'ssd'"ssd""ssd""ssd""ssd""ssd"

MaskWidthMaskWidthMaskWidthMaskWidthMaskWidthmaskWidth (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Breite des Korrelationsfensters.

Defaultwert: 11

Wertevorschläge: 5, 7, 9, 11, 21

Restriktion: 3 <= MaskWidth && odd(MaskWidth)

MaskHeightMaskHeightMaskHeightMaskHeightMaskHeightmaskHeight (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Höhe des Korrelationsfensters.

Defaultwert: 11

Wertevorschläge: 5, 7, 9, 11, 21

Restriktion: 3 <= MaskHeight && odd(MaskHeight)

TextureThreshTextureThreshTextureThreshTextureThreshTextureThreshtextureThresh (input_control)  real → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong)

Schwellwert der Grauwertvarianz.

Defaultwert: 0.0

Wertevorschläge: 0.0, 10.0, 30.0

Restriktion: 0.0 <= TextureThresh

MinDisparityMinDisparityMinDisparityMinDisparityMinDisparityminDisparity (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Minimale erwartete Disparität.

Defaultwert: -30

Typischer Wertebereich: -32768 ≤ MinDisparity MinDisparity MinDisparity MinDisparity MinDisparity minDisparity ≤ 32767

MaxDisparityMaxDisparityMaxDisparityMaxDisparityMaxDisparitymaxDisparity (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Maximale erwartete Disparität.

Defaultwert: 30

Typischer Wertebereich: -32768 ≤ MaxDisparity MaxDisparity MaxDisparity MaxDisparity MaxDisparity maxDisparity ≤ 32767

NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevels (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Anzahl der Pyramidenstufen.

Defaultwert: 1

Wertevorschläge: 1, 2, 3, 4

Restriktion: 1 <= NumLevels

ScoreThreshScoreThreshScoreThreshScoreThreshScoreThreshscoreThresh (input_control)  real → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real / integer) (double / int / long) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong) (double / Hlong)

Schwellwert der Korrelation.

Defaultwert: 0.5

Wertevorschläge: -1.0, 0.0, 0.3, 0.5, 0.7

FilterFilterFilterFilterFilterfilter (input_control)  string(-array) → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (string) (string) (HString) (char*) (BSTR) (char*)

Nachgelagerte Ergebnisfilter.

Defaultwert: 'none' "none" "none" "none" "none" "none"

Werteliste: 'left_right_check'"left_right_check""left_right_check""left_right_check""left_right_check""left_right_check", 'none'"none""none""none""none""none"

SubDisparitySubDisparitySubDisparitySubDisparitySubDisparitysubDisparity (input_control)  string → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (string) (string) (HString) (char*) (BSTR) (char*)

Sup-Pixel Interpolation der Disparitäten.

Defaultwert: 'none' "none" "none" "none" "none" "none"

Werteliste: 'interpolation'"interpolation""interpolation""interpolation""interpolation""interpolation", 'none'"none""none""none""none""none"

Beispiel (HDevelop)

* read the internal and external stereo parameters
read_cam_par ('cam_left.dat', CamParam1)
read_cam_par ('cam_right.dat', CamParam2)
read_pose ('relpos.dat', RelPose)

* compute the mapping for rectified images
gen_binocular_rectification_map (Map1, Map2, CamParam1, CamParam2, RelPose, \
  1, 'geometric', 'bilinear', CamParamRect1,CamParamRect2, Cam1PoseRect1, \
  Cam2PoseRect2,RelPoseRect)

* compute the disparities in online images
while (1)
  grab_image_async (Image1, AcqHandle1, -1)
  map_image (Image1, Map1, ImageMapped1)

  grab_image_async (Image2, AcqHandle2, -1)
  map_image (Image2, Map2, ImageMapped2)

  binocular_disparity(ImageMapped1, ImageMapped2, Disparity, Score, 'sad', \
    11, 11, 20, -40, 20, 2, 25, 'left_right_check','interpolation')
endwhile

Beispiel (HDevelop)

* read the internal and external stereo parameters
read_cam_par ('cam_left.dat', CamParam1)
read_cam_par ('cam_right.dat', CamParam2)
read_pose ('relpos.dat', RelPose)

* compute the mapping for rectified images
gen_binocular_rectification_map (Map1, Map2, CamParam1, CamParam2, RelPose, \
  1, 'geometric', 'bilinear', CamParamRect1,CamParamRect2, Cam1PoseRect1, \
  Cam2PoseRect2,RelPoseRect)

* compute the disparities in online images
while (1)
  grab_image_async (Image1, AcqHandle1, -1)
  map_image (Image1, Map1, ImageMapped1)

  grab_image_async (Image2, AcqHandle2, -1)
  map_image (Image2, Map2, ImageMapped2)

  binocular_disparity(ImageMapped1, ImageMapped2, Disparity, Score, 'sad', \
    11, 11, 20, -40, 20, 2, 25, 'left_right_check','interpolation')
endwhile

Beispiel (HDevelop)

* read the internal and external stereo parameters
read_cam_par ('cam_left.dat', CamParam1)
read_cam_par ('cam_right.dat', CamParam2)
read_pose ('relpos.dat', RelPose)

* compute the mapping for rectified images
gen_binocular_rectification_map (Map1, Map2, CamParam1, CamParam2, RelPose, \
  1, 'geometric', 'bilinear', CamParamRect1,CamParamRect2, Cam1PoseRect1, \
  Cam2PoseRect2,RelPoseRect)

* compute the disparities in online images
while (1)
  grab_image_async (Image1, AcqHandle1, -1)
  map_image (Image1, Map1, ImageMapped1)

  grab_image_async (Image2, AcqHandle2, -1)
  map_image (Image2, Map2, ImageMapped2)

  binocular_disparity(ImageMapped1, ImageMapped2, Disparity, Score, 'sad', \
    11, 11, 20, -40, 20, 2, 25, 'left_right_check','interpolation')
endwhile

Beispiel (C++ (HALCON 5.0-10.0))

// read the internal and external stereo parameters
read_cam_par("cam_left.dat",CamParam1);
read_cam_par("cam_right.dat",CamParam2);
read_pose("relpos.dat",RelPose);
// compute the mapping for rectified images
gen_binocular_rectification_map(&Map1,&Map2,CamParam1,CamParam2,RelPose,1,
                                "geometric","bilinear",&CamParamRect1,
                                &CamParamRect2,&CamPoseRect1,&CamPoseRect2,
                                &RelPosRect);

// compute the disparities in online images
while (1)
{
  grab_image_async(&Image1,AcqHandle1,-1);
  map_image(Image1,Map1,&ImageMapped1);

  grab_image_async(&Image2,AcqHandle2,-1);
  map_image(Image2,Map2,&ImageMapped2);

  binocular_disparity(ImageMapped1,ImageMapped2,&Disparity,&Score,"sad",
                      11,11,20,-40,20,2,25,"left_right_check",
                      "interpolation");
}

Beispiel (HDevelop)

* read the internal and external stereo parameters
read_cam_par ('cam_left.dat', CamParam1)
read_cam_par ('cam_right.dat', CamParam2)
read_pose ('relpos.dat', RelPose)

* compute the mapping for rectified images
gen_binocular_rectification_map (Map1, Map2, CamParam1, CamParam2, RelPose, \
  1, 'geometric', 'bilinear', CamParamRect1,CamParamRect2, Cam1PoseRect1, \
  Cam2PoseRect2,RelPoseRect)

* compute the disparities in online images
while (1)
  grab_image_async (Image1, AcqHandle1, -1)
  map_image (Image1, Map1, ImageMapped1)

  grab_image_async (Image2, AcqHandle2, -1)
  map_image (Image2, Map2, ImageMapped2)

  binocular_disparity(ImageMapped1, ImageMapped2, Disparity, Score, 'sad', \
    11, 11, 20, -40, 20, 2, 25, 'left_right_check','interpolation')
endwhile

Beispiel (HDevelop)

* read the internal and external stereo parameters
read_cam_par ('cam_left.dat', CamParam1)
read_cam_par ('cam_right.dat', CamParam2)
read_pose ('relpos.dat', RelPose)

* compute the mapping for rectified images
gen_binocular_rectification_map (Map1, Map2, CamParam1, CamParam2, RelPose, \
  1, 'geometric', 'bilinear', CamParamRect1,CamParamRect2, Cam1PoseRect1, \
  Cam2PoseRect2,RelPoseRect)

* compute the disparities in online images
while (1)
  grab_image_async (Image1, AcqHandle1, -1)
  map_image (Image1, Map1, ImageMapped1)

  grab_image_async (Image2, AcqHandle2, -1)
  map_image (Image2, Map2, ImageMapped2)

  binocular_disparity(ImageMapped1, ImageMapped2, Disparity, Score, 'sad', \
    11, 11, 20, -40, 20, 2, 25, 'left_right_check','interpolation')
endwhile

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert binocular_disparitybinocular_disparityBinocularDisparitybinocular_disparityBinocularDisparityBinocularDisparity den Wert 2 (H_MSG_TRUE).

Vorgänger

map_imagemap_imageMapImagemap_imageMapImageMapImage

Nachfolger

thresholdthresholdThresholdthresholdThresholdThreshold, disparity_to_distancedisparity_to_distanceDisparityToDistancedisparity_to_distanceDisparityToDistanceDisparityToDistance, disparity_image_to_xyzdisparity_image_to_xyzDisparityImageToXyzdisparity_image_to_xyzDisparityImageToXyzDisparityImageToXyz

Alternativen

binocular_disparity_mgbinocular_disparity_mgBinocularDisparityMgbinocular_disparity_mgBinocularDisparityMgBinocularDisparityMg, binocular_distancebinocular_distanceBinocularDistancebinocular_distanceBinocularDistanceBinocularDistance, binocular_distance_mgbinocular_distance_mgBinocularDistanceMgbinocular_distance_mgBinocularDistanceMgBinocularDistanceMg

Siehe auch

map_imagemap_imageMapImagemap_imageMapImageMapImage, gen_binocular_rectification_mapgen_binocular_rectification_mapGenBinocularRectificationMapgen_binocular_rectification_mapGenBinocularRectificationMapGenBinocularRectificationMap, binocular_calibrationbinocular_calibrationBinocularCalibrationbinocular_calibrationBinocularCalibrationBinocularCalibration

Modul

3D Metrology

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