金子邦彦研究室3次元,地図ステレオ画像ステレオマッチングによりステレオ画像から距離画像を求める(OpenCV,Python を使用)

ステレオマッチングによりステレオ画像から距離画像を求める(OpenCV,Python を使用)

次で公開されているプログラムを参考に、ステレオ画像から距離画像を求める

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/python/stereo_match.py

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前準備

Python のインストール(Windows 上)

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関連する外部ページ

Python の公式ページ: https://www.python.org/

opencv-python パッケージのインストール

  1. Windows では,コマンドプロン プトを管理者として実行する.
  2. opencv-python パッケージのインストール

    Windows では「python」,Ubuntu では「sudo python3 -m pip」

    python -m pip install -U opencv-python opencv-contrib-python
    

    [image]

このページで説明のために使用する画像

  1. まず、C:\image のような作業用のディレクトリ(フォルダ)を作る

    [image]
  2. 次の Web ページを開く

    https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data

  3. aloeL.jpg, alorR.jpg の2つをダウンロードし、C:\image の下に保存

ステレオマッチングによりステレオ画像から距離画像を求める

  1. Python プログラムの実行

    Python プログラムの実行: 別ページ »で説明

    Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

  2. 次を実行
    import cv2 
    import numpy as np
    
    imgL = cv2.imread("C:/image/aloeL.jpg")
    imgR = cv2.imread("C:/image/aloeR.jpg")
    
    # disparity range is tuned for 'aloe' image pair
    window_size = 3
    min_disp = 16
    num_disp = 112-min_disp
    stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity = min_disp,
        numDisparities = num_disp,
        blockSize = 16,
        P1 = 8*3*window_size**2,
        P2 = 32*3*window_size**2,
        disp12MaxDiff = 1,
        uniquenessRatio = 10,
        speckleWindowSize = 100,
        speckleRange = 32
    )
    
    print('computing disparity...')
    disparity = stereo.compute(imgL, imgR).astype(np.float32) / 16.0
    
    cv2.imshow('disparity', (disparity-min_disp)/num_disp)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

    [image]

    画像が表示されるので確認. このあと,ウインドウの右上の「x」をクリックしない.画面の中をクリックしてから,何かのキーを押して閉じる