zed深度估计

发布时间:2021-09-21 10:46:07

深度图:每个像素值都是摄像头到物体表面之间的距离的估计值。


The conversion equation to get real depth from disparity is:
Z = fB/d
where Z = distance along the camera Z axis
f = focal length (in pixels) 就用zed给的fx
B = baseline (in mm)
d = disparity (in pixels)


ZED intrinsic parameters for both left and right sensors at each resolution :
fx and fy are the focal length in pixels.
cx and cy are the optical center coordinates in pixels.
k1 and k2 are distortion parameters.


获得focal lenth in pixels:


    标定:
    OpenCV camera calibration or Matlab camera calibration toolbox (Bouquet) :
    take 10-20 images of a checkerboard.
    The intrinsic parameters give you the true center of the lens in pixels and the focal length in pixels.

    公式算



focal_lenth_in_pixel = focal_lenth_in_mm * image_width_in_pixels /sensor_width_mm



(image_width_in_pixels / sensor_width_mm 就是 number of pixels per world unit in x and y directions respectively, 即the individual imager elements, 下文中的Sx)
也就是:



fx = F * Sx
fy = F * Sy



Sx and Sy cannot be measured directly via any camera calibration process, and neither is the physical focal length F directly measurable.
Only the combinations fx = sx * F and fy = F*sy can be derived without dismantling the camera.


此方法 close enough for accurate pose estimation(due to mechanical inaccuracies).


另外的方法:


if you know the horizontal field of view, say in degrees,


focal_pixel = (image_width_in_pixels * 0.5) / tan(FOV * 0.5 * PI/180)

关于Field Of View:

FOV = 2 * arctan(Y1 / f)
Y1是传感器的长度的一半



there’s a concept called “the rule of 16”, which says that the usable,
actual sensor diagonal for a 1" tube is 16mm




针孔相机模型:

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