binocular_distance_ms — MV `stereo` op

• 資料種類:image2d × image2d → table

• 呼叫: 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)(要直接呼叫實作,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);從台帳取用則 opsmv.get("binocular_distance_ms"))

• HALCON 對應:binocular_distance_ms(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

• GPU:無(僅 CPU 參考實作)

用法

計算校正立體的距離圖（Z = focal * baseline / (disparity + doffs)）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

詳細使用指南

• machine_vision_classics 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

• poc_real_stereo_multiscanline — py -3.11 examples/poc_real_stereo_multiscanline.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

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

同類別(`stereo`)

binocular_disparity_ms · reconstruct_surface_stereo

*Provenance: mvstereo.py — MV 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

binocular_distance_ms — MV stereo op

用法