计算距离（视差）OpenCV

--更新2--

如果使用单个摄影机计算距离，下面的文章非常有用（尽管它使用的是Python而不是C++）：

最佳链接是。这个开源项目的实现非常清楚

以下是原始问题

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在我的项目中，我使用两个摄像头（立体视觉）来跟踪物体并计算距离。我用OpenCV的示例代码校准了它们，并生成了一个视差图

我已经实现了一种基于颜色跟踪对象的方法（这会生成一个阈值图像）

我的问题：如何使用视差贴图/矩阵计算到跟踪的彩色对象的距离

下面您可以找到一个代码片段，它获取每个像素的x、y和z坐标。问题是：点z是厘米，像素还是毫米

我能用这个代码得到到被跟踪物体的距离吗

提前谢谢你

cvReprojectImageTo3D(disparity, Image3D, _Q);

vector<CvPoint3D32f> PointArray;
CvPoint3D32f Point;

for (int y = 0; y < Image3D->rows; y++) {    

    float *data = (float *)(Image3D->data.ptr + y * Image3D->step);  

    for (int x = 0; x < Image3D->cols * 3; x = x + 3) 
    {   
        Point.x = data[x];        
        Point.y =  data[x+1];     
        Point.z = data[x+2];
        PointArray.push_back(Point);
        //Depth > 10
        if(Point.z > 10)
        {
            printf("%f %f %f", Point.x, Point.y, Point.z);              
        }
    }
}
cvReleaseMat(&Image3D);

cvreprojectionmageto3d（视差，图像3d，_Q）；
矢量点阵列；
CvPoint3D32f点；
对于（int y=0；yrows；y++）{
浮点*数据=（浮点*）（Image3D->data.ptr+y*Image3D->step）；
对于（int x=0；xcols*3；x=x+3）
{   
点x=数据[x]；
点y=数据[x+1]；
点z=数据[x+2]；
点数组。向后推（点）；
//深度>10
如果（z点>10）
{
printf（“%f%f%f”，点x，点y，点z）；
}
}
}
cvReleaseMat（和Image3D）；

--更新1--

例如，我生成了（左摄影机的）这个阈值图像。我几乎有同样的相机

除了上述阈值图像外，应用程序还生成视差图。如何在视差图中获得手部像素的Z坐标

实际上，我想获得手部像素的所有Z坐标，以计算平均Z值（距离）（使用视差图）。

请参见以下链接：，

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如果它不能解决您的问题，请写更多的细节-为什么它不工作，等等。

将视差（以像素或图像宽度百分比为单位）转换为实际距离的数学已经有了很好的记录（不是很难），但我也将在这里记录它

以下是给定视差图像（以像素为单位）和2K（2048像素宽）图像的输入图像宽度的示例：

会聚距离由相机镜头之间的旋转决定。在这个例子中，它将是5米。会聚距离5（米）意味着5米以外的物体的视差为0

CD = 5 (meters)        

收敛距离的倒数为：1/CD

IZ = 1/5 = 0.2M

摄像机传感器的尺寸（米）

SS  = 0.035 (meters)    //35mm camera sensor

PW = SS/image resolution = 0.035 / 2048(image width) = 0.00001708984

FL = 0.07 //70mm lens

传感器上像素的宽度（以米为单位）

SS  = 0.035 (meters)    //35mm camera sensor

PW = SS/image resolution = 0.035 / 2048(image width) = 0.00001708984

FL = 0.07 //70mm lens

相机的焦距（以米为单位）

SS  = 0.035 (meters)    //35mm camera sensor

PW = SS/image resolution = 0.035 / 2048(image width) = 0.00001708984

FL = 0.07 //70mm lens

轴间距离：从左透镜中心到右透镜中心的距离

IA = 0.0025 //2.5mm

摄影机装备的物理参数组合

A = FL * IA / PW

相机调整的视差：（仅对于左视图，右视图将使用正[视差值]）

从这里，您可以使用以下等式计算实际距离：

realDistance = 1 / (IZ – AD)

这个方程只适用于“前束”相机系统，平行相机装备将使用一个稍微不同的方程来避免无穷大的值，但我现在就把它留在这里。如果你需要类似的东西，请告诉我

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我认为这是一种测量两个物体之间距离的好方法

请参见--更新--在第一篇文章中。@cyriel我们能用两个摄像机视图预测一个点的深度吗？你能反向计算吗，即用已知的摄像机参数拍摄一张深度图像并得到一张视差图吗？是的，这是一个可逆的方程。欢迎来到这里，请正确使用文本格式。