stereo op• Data kinds: image2d × image2d → table
• Call: 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) (implementation को सीधे call करना हो तो 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), registry से लेना हो तो opsmv.get("binocular_distance_ms"))
• HALCON समकक्ष: binocular_distance_ms (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
रेक्टिफ़ाइड स्टीरियो की दूरी छवि निकालता है (Z = focal * baseline / (disparity + doffs))।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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。
• machine_vision_classics family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py
table को input के रूप में लेते हैं)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
stereo)binocular_disparity_ms · reconstruct_surface_stereo
*Provenance: mvstereo.py — MV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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