双目立体校正C/C++复现
【立体校正】C/C++复现
- 前言
- 立体校正原理简述
- 实际效果
- 问题求助
前言
项目需要，基于C/C++复现了双目立体校正功能，仅支持双线性插值方式。
立体校正原理简述
功能简述：
立体校正即把左右摄像头采集的图像中同一物点变换到同一水平线（使其在图像中的纵坐标相等），其主要目的是加速后续双目匹配速度。如下图中，红点1与红点2在真实三维世界中表示同一物点，但两个摄像机光心并不处于同一水平线，导致成像时该点纵坐标不相等，极大的增加了双目匹配时的搜索范围。
双目校正原理简述：
通过一个（模型、方程式）获取校正后的图中每个像素点坐标与原图坐标的映射关系，再把原图中的像素值赋值给校正后图中的对应位置即可。如下图中，假设点1的坐标为（10,10），通过模型计算该点对应原图点2坐标为（35,40），那么便把点2（35,40）的像素值赋值给点1（10,10）。至于这个模型的方程表达式为什么是这个样子，都是学术大佬研究的，我选择只用用就好。（其实就是没看懂原理，哈哈！有懂的大佬可以评论区指点指点）
双线性插值：
用周围的4个点的像素值，通过分配不同的权重表示该点的像素值。例如坐标点（35.2，40.3）的像素值会通过周围4个点：（35,40）、（36,40）、（35,41）、（36,41）来表示。其中小数点0.2,0.3会用于计算权重，具体公式如下：
i = 35
j = 40
u = 0.2
v = 0.3
f(i+u,j+v) = (1-u)(1-v)f(i,j) + (1-u)vf(i,j+1) + u(1-v)f(i+1,j) + uvf(i+1,j+1)
具体代码，opencv主要用于读图和存图，验证我的校正是否正确。
#include(i)[j]) << endl;
}
else
{
dstImg.ptr<uchar>(i)[j] = 0;
}
}
}
}
/*
* brief 执行校正过程
* param srcImg 输入，原图数据
* param dstImg 输入，校正后图像数据
* param mapx 输入，x坐标映射表
* param mapy 输入，y坐标映射表
*/
void Imgremap_new(Mat srcImg, Mat &dstImg, float *mapx, float *mapy)
{
/* 浮点转定点运算，执行映射+插值过程 */
for (int i = 0; i < srcImg.rows; ++i)
{
for (int j = 0; j < srcImg.cols; ++j)
{
int pdata = i*srcImg.cols + j;
int x = (int)mapx[pdata];
int y = (int)mapy[pdata];
short PartX = (mapx[pdata] - x) * 2048;
short PartY = (mapy[pdata] - y) * 2048;
short InvX = 2048 - PartX;
short InvY = 2048 - PartY;
if (x > 1 && x < (srcImg.cols - 1) && y > 1 && y < (srcImg.rows - 1))
{
dstImg.ptr<uchar>(i)[j] = (((InvX*srcImg.ptr<uchar>(y)[x] + PartX*srcImg.ptr<uchar>(y)[x+1])*InvY +
(InvX*srcImg.ptr<uchar>(y+1)[x] + PartX*srcImg.ptr<uchar>(y + 1)[x + 1])*PartY) >> 22);
//cout << (int)(dstImg.ptr(i)[j]) << endl;
}
else
{
dstImg.ptr<uchar>(i)[j] = 0;
}
}
}
}
实际效果
可以看出，校正后的实际效果是一致的！
问题求助
1.按理说，定点运算应该快于浮点运算，但实际使用时我发现两者的执行效率几乎相等（PC端、ARM开发板端都验证过），有懂的大佬，可以指教下吗？
2.自己写的代码，debug模式下，执行速度是opencvAPI的一倍，有大佬能指点下加速吗？