Python 如何从视差图中获取3d度量值？

我需要从视差cv2中获取3d度量值。重投影3d以0,01秒为单位生成点，但值不是以米为单位，我的循环以4s640x480显示图像为单位

对于范围内的v。形状[0]： 对于范围内的u形[1]： d=呼吸困难[v，u] 如果d>阈值： z=f*b/d x=u-cx*b/d-b/2 y=v-cy*b/d 点。追加[x，y，z]；

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如何改进循环或将重投影3D结果转换为公制？

在Python中，在数组上循环很慢。您必须对代码进行矢量化，以加快速度

3D点的长度单位取决于从cv2.stereoCalibrate获得的平移向量T的长度单位，而平移向量T又取决于传递给cv2.stereoCalibrate的对象点的长度单位

cv2.reprojectomageto3d应该执行您在循环中编写的操作，但它不会减去b/2。它将返回一个大小分别为480、640、3和dtype=float32的图像。因此，每个图像位置都有一个3D点。无效的差异值负数将根据cv2.reprojectImageTo3D的handleMissingValues参数进行处理。检查视差值是否为正值

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如果视差数组的dtype=int16，视差值将被编码为固定点数，您必须将视差值除以2^N N是小数部分的位数。如果使用OpenCV的块匹配，矢量化后N将为4。

我的方式：480，640，3次=46.88毫秒重新投影480，640，3次=15.62毫秒。比以前快了近100倍。谢谢您的回答。