Opencv 立体视觉中视场如何改变深度估计？

我正试图通过一个有两个摄像头的立体系统来估计深度。我使用的简单公式是：

           Baseline*Focal
Depth = ----------------------
             Disparity

两个摄像头的视野不会改变允许的最大深度？

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它只改变可测量的最小深度

在顶端，可测量的深度受到您使用的相机分辨率的限制，这反映在视差中。随着深度变大，视差趋于零。如果视野更大，则在较低的深度，它实际上将为零。因此，更大的视野会降低可测量的最大深度，但您可以通过使用更高分辨率的相机进行一定程度的补偿

澄清一下：你应该注意（如果你做得正确的话）你测量像素的视差，然后把它转换成米（或者像我下面做的那样转换成毫米）。那么完整的公式是：

          Baseline * Focal length
Depth = ----------------------------
        Pixel disparity * Pixel size

假设您具有以下设置：

Baseline (b) = 8 cm (80 mm)
Focal length (f) = 6.3 mm
Pixel size (p) = 14 um (0.014 mm)

您可以测量的最小视差为1像素。根据已知的数字，这转化为：

Depth = (80*6.3)/(1*0.014) = 36,000 mm = 36 m

所以在这种情况下，这将是你的帽子。请注意，在此范围内，您的测量值非常不准确。下一个可能的视差（2个像素）出现在18米的深度，下一个（3个像素）出现在12米的深度，等等。将基线加倍将使范围加倍到72米。焦距加倍也会使你的射程加倍，但请注意，这两种情况都会在短距离内对你产生负面影响。您还可以通过减小像素大小来增加最大深度

当像素尺寸为0.014mm时，您可能正在谈论一个水平分辨率为1024像素的CCD，对于一个宽约14.3mm的CCD。如果将同一区域的像素数增加一倍，将使最大范围增加一倍，而不会在近端丢失任何东西（因为那里的限制是由基线和焦距决定的，它们保持不变）

是立体视觉中深度测量权衡的一个很好的概述。

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维基百科上有一些关于像素大小、ccd大小、焦距和视野之间关系的好信息。

谢谢你的回答，Jilles，但是有一个公式描述了这一点？很好。谢谢你的回答+1.