Reconstrução de profundidade a partir do mapa de disparidade usando a câmera estéreo - opencv, stereo-3d

Eu estou trabalhando na reconstrução de profundidade a partir do mapa de disparidade. Eu uso o OpenCV para calibrar minha câmera estéreo e, em seguida, undistort e retificar as imagens. Eu uso o LibELAS para calcular o mapa de disparidade.

Minha pergunta é: De acordo com o documento OpenCV (https://docs.opencv.org/3.1.0/dd/d53/tutorial_py_depthmap.html), a profundidade é calculada por depth = Baseline*focal_length/disparity. Mas de acordo com o conjunto de dados middlebury (http://vision.middlebury.edu/stereo/data/scenes2014/), a profundidade é calculada por depth = baseline * focal_length / (disparity + doffs). O "doffs" é "x-diferença de pontos principais, doffs = cx1 - cx0".

O que os "falsos" significam? Como posso obter os "doffs" da calibração do OpenCV?

Respostas:

O OpenCV-Calibration oferece matrizes intrínsecas para as duas câmeras. Estas são 3x3 Matrices com o seguinte estilo: (de doc)

  fx  0  cx
0  fy  cy
0   0   1

cx e cy são os coordenadores do seu ponto de princípio. De lá você pode calcular doffs como afirmado por você. Com câmeras ideais, esses parâmetros são o centro da imagem. Mas nas câmeras reais eles diferem em alguns pixels.