OAK相机入门（二）：深度噪声滤除
文章目录
- 1. 产生噪声原因
- 2. 解决方法
- 2.1 设置confidence threshold
- 2.2 提高图片质量
- 2.3 对图片进行滤波
- 3. 总结
1. 产生噪声原因
OAK相机通过匹配同一点在左右相机的视差，来计算深度，如果物体表面问题区别性较低，就会造成误匹配，从而导致测量精度降低。
2. 解决方法
2.1 设置confidence threshold
在进行匹配的时候，会给每个深度设置一个深度置信度值，值越小，置信度越高，精度越高。
# Create the StereoDepth node
stereo_depth = pipeline.create(dai.node.StereoDepth)
stereo_depth.initialConfig.setConfidenceThreshold(threshold)
# Or, alternatively, set the Stereo Preset Mode:
# Prioritize fill-rate, sets Confidence threshold to 245
stereo_depth.setDefaultProfilePreset(dai.node.StereoDepth.PresetMode.HIGH_DENSITY)
# Prioritize accuracy, sets Confidence threshold to 200
stereo_depth.setDefaultProfilePreset(dai.node.StereoDepth.PresetMode.HIGH_ACCURACY)
超过threshold的值，会被过滤掉，设置为0
2.2 提高图片质量
深度图成像是通过视差产生的，所以高质量的图像十分重要。产生高质量图像方法：
- 采用灰度图：更好的 quantum efficiency
- 对于弱光环境，增大曝光时间，而不是增大ISO，技巧是，曝光时间等于1/FPS
- 调整ISP
2.3 对图片进行滤波
滤波器参数介绍
例程
3. 总结
提高精度的方法：提高图片质量，采用灰度图，用延长曝光代替增大感光，对深度图进行滤波