Extraction de la profondeur à partir de la carte de disparités

Bonjour,

Je travaille avec deux caméras parallèles entre elles et horizontales. J'ai effectué la calibration de celles-ci à l'aide d'une mire plane prise en photo sous différents angles. La calibration est globalement correcte.

De même, j'ai vérifié la triangulation à l'aide des coins de la mire détectés par la fonction cvFindChessboardCorners sur les images rectifiées. Les distances obtenues sont proches de celles que je mesure (max. 1 cm. d'erreur).

Mon problème est de donner sens aux valeurs de disparité que j'obtiens avec la fonction cvFindStereoCorrespondenceBM. Je ne comprends pas pourquoi quand je change certains paramètres de BMState comme minDisparity ou numberOfDisparities les valeurs de disparité changent totalement. De plus, celles-ci ne sont pas égales à celles qui m'ont permis de calculer la profondeur.

Une idée ? Merci d'avance.

J'ai trouvé un site qui pourrait correspondre à ce que je cherche :
http://liu-cv.blogspot.com/2009/06/g...om-opencv.html
Seulement l'opération indiquée ne prend pas en compte mindisp...

Afin de mieux fixer les choses, je vous fais part de ma paire d'images rectifiées :

Pièce jointe 65795Pièce jointe 65797

ainsi que la carte de disparité normalisée (de 0 à 255) associée :

Pièce jointe 65796

A l'aide des images rectifiées, je détermine la disparité à l'aide de la fonction cvFindChessboardCorners :

67,5 69 71 73,5 76 78,5 81,5 84,5 88
67 69,5 71 74,5 76 79 81 84 86,5
67 69 71 73,5 76 78,5 81 84 87
67,5 70 71,5 74 75,5 78 81 84 86,5
67,5 69,5 71,5 73 76 78 80,5 84 86,5
68 69 71 73 75,5 78,5 81 83,5 86,5

En me servant de la carte de disparité, je trouve les valeurs suivantes aux mêmes points :

107 117 128 140 154 166 183 196 215
107 119 128 140 154 166 181 197 213
107 118 128 142 154 169 182 197 213
108 121 129 142 155 167 181 197 214
108 119 129 143 154 167 182 197 213
107 118 129 141 154 166 181 197 213

Est-ce que quelqu'un comprends cette différence ? :?

Bon, je pense avoir trouvé quelque chose hier.

En cherchant du côté de cvNormalize, j'ai été voir les résultats que me donnait la fonction cvMinMaxLoc et j'obtenais : min=752 et max=1520. Cela m'a surpris car le minimum sur ma carte de disparité non normalisée valait 131.
Cette différence était due au fait que je prenais mes valeurs à partir de l'image et non de la matrice "disp" !

Ensuite, j'ai recherché les valeurs de disparité à partir de cette matrice et j'ai obtenu :

1074 1104 1135 1172 1214 1250 1301 1341 1396
1072 1109 1137 1172 1214 1250 1295 1342 1392
1073 1107 1136 1178 1214 1260 1297 1344 1392
1075 1114 1138 1177 1216 1254 1295 1344 1393
1076 1108 1138 1181 1214 1254 1297 1342 1390
1074 1107 1138 1175 1215 1250 1294 1343 1390

En voulant comparer ces valeurs avec celles obtenues à partir des images rectifiées, j'ai remarqué que pour chaque point on avait un facteur 16 ! Ce qui nous donne significativement les mêmes valeurs :

67,13 69,00 70,94 73,25 75,88 78,13 81,31 83,81 87,25
67,00 69,31 71,06 73,25 75,88 78,13 80,94 83,88 87,00
67,06 69,19 71,00 73,63 75,88 78,75 81,06 84,00 87,00
67,19 69,63 71,13 73,56 76,00 78,38 80,94 84,00 87,06
67,25 69,25 71,13 73,81 75,88 78,38 81,06 83,88 86,88
67,13 69,19 71,13 73,44 75,94 78,13 80,88 83,94 86,88

Je cherche maintenant à savoir d'où vient ce facteur 16. Je me demande si cela est lié au fait que numberOfDisparities doit être un multiple de 16.
Pouvez-vous me donner un coup de main ?

Bon, la dernière question avait déjà été abordée dans un précédent post sur ce site.
La fonction cvFindStereoCorrespondenceBM effectue son calcul de disparité en multipliant par 16 et en arrondissant à l'entier le plus proche :
http://opencv.willowgarage.com/docum...rrespondencebm

Merci d'avoir participé...;)