binocular_distance_ms — MV `stereo` op

• 数据种类:image2d × image2d → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.binocular_distance_ms(left, right, focal, baseline, doffs=0.0, max_disp=32, window=5, P1=5.0, P2=50.0, paths=4, lr_tolerance=1.0)(要直接调用实现,import mvstereo; mvstereo.binocular_distance_ms(left, right, focal, baseline, doffs=0.0, max_disp=32, window=5, P1=5.0, P2=50.0, paths=4, lr_tolerance=1.0);从台账取用则 opsmv.get("binocular_distance_ms"))

• HALCON 对应:binocular_distance_ms(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

• GPU:无(仅 CPU 参考实现)

用法

计算校正立体的距离图（Z = focal * baseline / (disparity + doffs)）。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

視差は binocular_disparity_ms の値をそのまま使う。無効の画素と、視差が 0 以下で距離の決まらない画素は distance が NaN になる。空の入力(left が 0 要素)は ValueError。

Args:

left: 左の画像 (H, W)。

right: 右の画像 (H, W)。

focal: 焦点距離(画素、> 0)。

baseline: 基線長(距離の単位がこの単位になる、> 0)。

doffs: 主点の差 cx_right - cx_left(画素)。

max_disp: 探す視差の上限。

window: census と SAD の窓(奇数)。

P1: 視差 1 の段差の罰則。

P2: 視差 2 以上の段差の罰則。

paths: 集約の方向数(2 / 4)。

lr_tolerance: 左右一致の許容差(画素)。

Returns:

distance(無効は NaN)、disparity、valid、score を持つ dict。

详细使用指南

• machine_vision_classics 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

map_image · rectify_to_world_plane · change_radial_distortion_image · find_ncc_models · run_bg_esti · give_bg_esti · update_bg_esti · classify_class_gmm

同类别(`stereo`)

binocular_disparity_ms · reconstruct_surface_stereo

*Provenance: mvstereo.py — MV 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

binocular_distance_ms — MV stereo op

用法