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Bonjour à tous,
Je souhaite construire une carte de disparité à partir d'une paire stéréo. Il parait que certaines méthodes sont déjà développées sous OpenCV. Mise en correspondance par corrélation et même par programmation dynamique. J'ai trouvé ça sur un certain nombre de papier. Malheureusement, je n'arrive pas à trouver les noms des fonctions et surtout des exemples afin de les étudier.
Connaissez-vous les noms de ces fonctions ? Avez-vous des exemples à me filer ?
Merci par avance
cvFindStereoCorrespondence sur une paire stéréo rectifiée,
il ya des examples dans la doc normalement.
Sinon il faurait vraiment que je fasse un tuto la dessus \x/
Citation:
FindStereoCorrespondence
Calculates disparity for stereo-pair
cvFindStereoCorrespondence(
const CvArr* leftImage, const CvArr* rightImage,
int mode, CvArr* depthImage,
int maxDisparity,
double param1, double param2, double param3,
double param4, double param5 );
leftImage
Left image of stereo pair, rectified grayscale 8-bit image
rightImage
Right image of stereo pair, rectified grayscale 8-bit image
mode
Algorithm used to find a disparity (now only CV_DISPARITY_BIRCHFIELD is supported)
depthImage
Destination depth image, grayscale 8-bit image that codes the scaled disparity, so that the zero disparity (corresponding to the points that are very far from the cameras) maps to 0, maximum disparity maps to 255.
maxDisparity
Maximum possible disparity. The closer the objects to the cameras, the larger value should be specified here. Too big values slow down the process significantly.
param1, param2, param3, param4, param5
- parameters of algorithm. For example, param1 is the constant occlusion penalty, param2 is the constant match reward, param3 defines a highly reliable region (set of contiguous pixels whose reliability is at least param3), param4 defines a moderately reliable region, param5 defines a slightly reliable region. If some parameter is omitted default value is used. In Birchfield's algorithm param1 = 25, param2 = 5, param3 = 12, param4 = 15, param5 = 25 (These values have been taken from "Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo" Stanford University Technical Report STAN-CS-TR-96-1573, July 1996.)
The function cvFindStereoCorrespondence calculates disparity map for two rectified grayscale images.
Example. Calculating disparity for pair of 8-bit color images
/*---------------------------------------------------------------------------------*/
IplImage* srcLeft = cvLoadImage("left.jpg",1);
IplImage* srcRight = cvLoadImage("right.jpg",1);
IplImage* leftImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcLeft), IPL_DEPTH_8U, 1);
IplImage* rightImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcRight), IPL_DEPTH_8U, 1);
IplImage* depthImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcRight), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCvtColor(srcLeft, leftImage, CV_BGR2GRAY);
cvCvtColor(srcRight, rightImage, CV_BGR2GRAY);
cvFindStereoCorrespondence( leftImage, rightImage, CV_DISPARITY_BIRCHFIELD, depthImage, 50, 15, 3, 6, 8, 15 );
/*---------------------------------------------------------------------------------*/
And here is the example stereo pair that can be used to test the example
http://guild-pigsmightfly.fr/site/Im...0of%20left.jpghttp://guild-pigsmightfly.fr/site/Im...of%20right.jpg
http://guild-pigsmightfly.fr/site/Im...t_Fusiello.jpghttp://guild-pigsmightfly.fr/site/Im...t_Fusiello.jpg
2 paires stéréo rectifiées, celle de la doc, et une maison
Merci pour cette réponse.
J'ai pu bien utiliser cette fonction. J'ai comme résultat une carte de disparité dense.
Le problème maintenant est le suivant : quand j'ai appliqué cette fonction sur deux cartes de contours de la paire sétéro, j'ai énormément de faux appariement. Il faudra probablement trouver une autre méthode de mise en correspondance.
Ma question est donc :
Y-a-t-il une fonction qui permet d'avoir une carte de disparité éparse ?
Merci d'avance.
non
Enfin moi j'en ai codé mais pas en état d'être diffusées :")
Tu peux t'essayer à en faire une toi même en regardant du coté du SSD, ZSSD ou transformée de census (utilisée par TYZX notamment)
pratique cette fonction ! Bon avec tes images maison j'ai pas eu de résultat correct, mais c'est pas trop grave.
Par contre, j'ai une question, est ce que vous savez ou on pourrais trouver des explications détaillé en français sur des algorithmes qui font des cartes de disparités ? J'ai besoin d'implémenter en C pur cet algo utilisant un filtre LoG, une SAD et un lefth/right check mais pour le moment j'ai du mal avec la théorie.
Merci d'avance si vous avez des tuyaux!!
Bon j'avais tapé une réponse mais je l'ai perdue en faisant je ne sait quelle manip :(
Je disai donc : mes images marchent mais il ya des paramètres a toucher pour la fonction de stereocorrelation. C'est sans doute pas non plus les images les mieux rectifiées que j'avais mais c'etait les seules que j'avais sous la main.
Pour le SAD le principe est assez simple. Tu fais une fenetre autour d'un de tes pixels, tu compares les valeurs des pixels de la fenetre avec une fentre glissante dans l'image correspondante de la paire stéréo et tu chosiit le meilleur score au final avec quelques critères. (tu peux trouver les critères dtéiallés dans le livre de r.horaud notament)
Plus trop le temps de retaper mon roman
ah, désolé que tu ai tapé un roman pour rien!
Donc ok pour le SAD, c'est plus clair maintenant, mais on est d'accord que pour chaque pixel de l'image il faut faire D calculs de SAD, si D c'est le nombre de disparité que l'on veut ? En gros au final on obtient des données sous 3 dimensions.
Disons que ça c'est toi qui voit. Plusieurs sad avec des tailles de fenetre différentes peuvent en effet être intéressants...