Image processing 如何使用单摄像机拍摄立体图像？

我想找到立体图像的深度图。目前我正在处理互联网图像，我想拍摄立体图像，这样我就可以自己处理。如何在没有太多噪音的情况下拍摄最好的立体图像。我只有一个摄像头。是否需要进行校正？摄像头之间必须保持多少距离？

我不确定我是否正确理解了您的问题-无论如何都会尝试

我猜你目前正在处理来自或类似的图片。如果你想使用类似的算法，你必须校正你的图像，因为它们是基于所有图像中对应的像素在同一条线上的假设。如果你真的想要深度图像（！=视差图像），你还需要获得相机外部图像

您的设置应该有两个摄像头，并且您必须确保它们不会改变相对位置/方向-否则您的校正将崩溃。在第一步中，您必须校准您的系统，以获得内在和外在的相机参数。为此，您可以使用一些工具，也可以使用（例如）OpenCV（）滚动自己的工具。打印校准板以校准系统。之后，您可以拍摄图像并使用校准来校正图像

关于颜色噪声：

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你可以使光圈非常小，并使用高曝光时间。在我看来，这是没有用的，因为现实世界中的情况无论如何都要处理这些事情。

简而言之，互联网上有很多立体图像已经被纠正了。如果您想拍摄自己的立体图像，必须遵循以下三个步骤：

• 到对象的距离z（mm）和像素D中的视差之间的关系是相反的：z=fb/D，其中f是像素中的焦距，b是以mm为单位的相机间隔。选择b，使您至少有几个视差像素
• 如果你知道相机的内在矩阵，并补偿了径向失真，你仍然必须校正你的图像，以确保匹配位于同一行。为此，您需要找到一个基本矩阵，恢复基本矩阵，应用校正同音图，并更新您的内在相机参数。。。或者使用互联网上的立体声对
• 明亮的照明场景、大光圈、大像素尺寸等有助于降低相机图像中的噪声水平。；但是，根据您的设置，您仍然可以得到非常嘈杂的视差贴图。减少这种噪声的方法是权衡精度，使用更大的相关窗口。另一种清理视差图的方法是使用各种验证技术，例如
• 错误验证
• 唯一性验证或反向强制验证
• 斑点噪声抑制等
根据我的经验：
-我进行了校正，因此我必须获得基本矩阵，对于某些图像对，这可能不正确。
-您的相机分辨率越高，匹配效果越好，我使用OpenCV，它有一个BRISK描述符的实现，这对我很有用。
-尽量覆盖同一区域，不要做不必要的旋转。
-一旦你理解了这个理论，OpenCV就是你的好朋友。以下是一些结果，但我仍在努力：
深度图：
校正图像：

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使用镜子，一台相机可能可以拍摄两张图像。