如何在opencv中访问视差值

哪个选项是正确的

disparity.at<short>(X,Y)
disparity.at<uchar>(X,Y)

视差（X，Y） 在（X，Y）处的差异 我们是否必须将视差除以16.0才能得到正确的视差。 有些人在他们的博客中使用1。有些人使用了2。使用函数dispation.type（）时，该类型很短。

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我使用1访问得到的视差值非常高。

使用

StereoBM

时，输出视差可以是

CV\u 16S

或

CV\u 32F

。当视差类型为CV_16S时，它是一个16位有符号单通道图像，包含按16缩放的视差值。要从这种定点表示中获得真实的视差值，需要将每个元素除以16。如果视差的类型为

CV\u 32F

，则视差贴图将已经包含输出上的真实视差值。

如果使用OpenCV 2.4.x，您必须查看以下信息：

视差–输出视差图。它与输入图像的大小相同。当disptype==CV_16S时，贴图为16位有符号单通道图像，包含按16缩放的视差值。要从这种定点表示中获得真实的视差值，需要将每个disp元素除以16。如果disptype==CV_32F，视差贴图将已经包含输出上的实际视差值

因此，如果在计算过程中选择了

disptype=CV_16S

，则可以通过以下方式访问像素位置（X，Y）处的像素：

如果在计算过程中选择了

disptype=CV_32F

，则可以直接访问视差：

float disparity = disparity.at<float>(Y,X);

浮动视差=视差。在（Y，X）处；

使用

.at

访问视差矩阵肯定是错误的

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请注意，不同的OpenCV版本可能存在差异

我看不出1和2之间有什么区别。我遗漏了什么吗？很抱歉，遗漏了…我是在…我在里面写东西时没有使用插入代码选项。你从哪里得到差异值的？Kinect捕获库通常提供16位无符号值（但深度，而不是差异），这将是

。在
时，其他方法可能会计算
值，甚至可能是
或其他方法。您可以尝试打印
差异.深度
并告诉我们。还有一件事要提：如果你的X和Y是图像符号X和Y，那么你的访问是错误的，应该是
。在（Y，X）
或
。在（cv:：Point（X，Y））
我有两张来自KITTI数据集的立体对图像。我正在使用opencv中提供的stereoBM查找视差。如果使用
StereoMatcher:：compute
创建视差，您可以查看文档：
视差–输出视差图。它与输入图像的大小相同。有些算法，如StereoBM或StereoSGBM计算16位定点视差图（其中每个视差值有4个分数位），而其他算法输出32位浮点视差图。
这是一种16位类型，因此肯定是错误的。不确定固定点4个分数位的东西谢谢你的回答…我用（X，Y）代替（Y，X）并且得到deg错误…谢谢你，玩得开心！
.at
按
（Y，X）
顺序访问有点令人困惑，但这是因为它是一个矩阵，数学矩阵惯例是先索引行，再索引列。而图像通常具有X轴优先访问像素。
float disparity = pixVal / 16.0f;

float disparity = disparity.at<float>(Y,X);