我想使用带有 opencv 的 3d 立体照相手机测量到物体的距离。我正在寻找一个公式来衡量距离测量的准确性，具体取决于焦距、两个相机之间的距离、图像分辨率和被测物体的大小。 谷歌搜索了一下，我发现了这个公式:
d = Z^2 * p/(f*b)
Z - 到物体的距离，p - 视差精度，f - 焦距，b - 基线(相机之间的距离)。
我知道基线和焦距，但我不知道视差精度。 这个公式是我需要的吗？如果是这样，我如何找到视差精度？
谢谢。
最佳答案
我意识到这已经晚了一年，但以防万一有人发现它。
公式是这样的:
dD = dd * D^2/fB
哪里:
dd= 差异错误dD= 深度错误D= 深度f= 焦距B= 基线
如果 f = 6mm = 0.006m，B = 24mm = 0.024m，D = 10m，dd 是 1 个像素 [我们暂时称它为 P，但通常约为 1.4um]。
将所有数字代入给出:
dD = P * 10^2/(0.006 * 0.024) ~ 694444 P
对于 P=1.4um，dD = 0.97 m(约为 9.7%)。
现在这是假设你的信件给出了单像素错误。您可以进行亚像素搜索，根据图像中的噪声级别和纹理，您可以获得亚像素精确对应。在这种情况下，您的准确性会好一些。
注意这个公式是为了错误。视差与深度的映射如下:
d = fB/D
哪里:
d= 差异D= 深度f= 焦距B= 基线
类似地，插入数字给出:
d = (0.006 * 0.024/10) m = 0.0000144 m = 0.0144 mm = 14.4 um。
如果您假设您的像素大小约为 1.4um，则 14.4um 约为 10 个像素。这与上面的错误一致——意味着 1 个像素的错误代表大约 10%。
10 米外的汽车在左右传感器之间移动 10 个像素。
希望对您有所帮助。
关于opencv深度图精度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7089922/