Как найти реальную глубину (расстояние от камеры до объекта) в метрах по карте диспропорций, зная все параметры калибровки?

Я использую двухточечную моно-камеру Gray Chameleon3, настроенную как Master Salve и синхронизированную, чтобы можно было работать как стереокамера. Затем следовал руководству OpenCV по калибровке камер. Я взял 70 образцов для калибровки и получил результаты калибровки. У меня есть все параметры камеры, так как я имею к ним доступ и получил внутренние и внешние параметры из калибровки.

Итак, я взял левое и правое изображения, не исказил их, используя матрицу камеры и коэффициенты искажения, и скорректировал их в эпиполярную форму, используя матрицы сдвига и вращения. Затем использовал класс StereoSGBM модуля calib3d для создания карты несоответствия. Вот мой код

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <vector>
#include <string>
#include <iostream>
#include <iterator>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <ctype.h>
#include <math.h>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
     int i, j, lr;

    String imageName_left( "/home/OpenCVCode/left_7m.pgm" ); // by default
        if( argc > 1)
        {
        imageName_left = argv[1];
        }

        Mat image_left;
        image_left = imread( imageName_left, IMREAD_COLOR ); // Read the file
        if( image_left.empty() )                      // Check for invalid input
        {
        cout <<  "Could not open or find the image" << std::endl ;
        return -1;
        }

    String imageName_right( "/home/OpenCVCode/right_7m.pgm" ); // by default
        if( argc > 1)
        {
        imageName_right = argv[1];
        }

        Mat image_right;
        image_right = imread( imageName_right, IMREAD_COLOR ); // Read the file
        if( image_right.empty() )                      // Check for invalid input
        {
        cout <<  "Could not open or find the image" << std::endl ;
        return -1;
        }
    cv::Size imageSize;
    imageSize = image_left.size();
    //Mat outputImage = image.clone();

    vector<cv::Point3f> lines[2];
    //double err = 0;

    Mat R1=Mat1d(3, 3);
    Mat R2=Mat1d(3, 3);
    Mat P1=Mat1d(3, 4);
    Mat P2=Mat1d(3, 4);
    Mat Q=Mat1d(4, 4);
    Rect validRoi[2];

    double R_data[] = {0.9997286422545486, 0.000835337139108146, -0.023279692174526096,
           0.0008925647184101439, 0.9998880281815514, -0.00244797956076857,
           0.02327756826002481, 0.0024680939144444804, 0.9997259941245548};
    double T_data[] = {-0.13808630092854335, -0.0016795993989732654, -0.005964101318274714};

    cv::Mat R(3, 3, CV_64F, R_data);
    cv::Mat T(3, 1, CV_64F, T_data);

    Mat Camera_Matrix_Left = (Mat1d(3, 3) << 446.441726, 0, 266.768096, 0, 448.805499, 186.652251, 0, 0, 1);
    Mat Distortion_Coefficients_Left = (Mat1d(1, 5) << -0.174502, 0.079787, 0.001010, 0.000899, 0);
    Mat Camera_Matrix_Right = (Mat1d(3, 3) << 440.825465, 0, 277.733688, 0, 442.324307, 198.863384, 0, 0, 1);
    Mat Distortion_Coefficients_Right = (Mat1d(1, 5) << -0.226564, 0.290791, 0.000979, 0.003149, 0);

    Mat Matrix_R = (Mat1d(3, 3) << 0.9997286422545486, 0.000835337139108146, -0.023279692174526096,
           0.0008925647184101439, 0.9998880281815514, -0.00244797956076857,
           0.02327756826002481, 0.0024680939144444804, 0.9997259941245548);
    Mat Matrix_T = (Mat1d(3, 1) << -0.13808630092854335, -0.0016795993989732654, -0.005964101318274714);

            //undistort(image, outputImage, Camera_Matrix, Distortion_Coefficients);
        stereoRectify(Camera_Matrix_Left, Distortion_Coefficients_Left, Camera_Matrix_Right, Distortion_Coefficients_Right, image_left.size(), R, T, R1, R2, P1, P2, Q, 0, 1, imageSize, &validRoi[0]);
                    FileStorage fs1("4m2.yml", FileStorage::WRITE);
                    fs1 << "R1" << R1;
                    fs1 << "R2" << R2;
                    fs1 << "P1" << P1;
                    fs1 << "P2" << P2;
                    fs1 << "Q" << Q;
                    fs1.release();



        // Maps for AP View
        //cv::stereoRectify(camera_matrix_ap, distortion_ap, camera_matrix_lat, distortion_lat, rectimg_ap.size(), R, T, R1, R2, P1, P2, Q, CALIB_ZERO_DISPARITY, 1, rectimg_ap.size(), &validRoi[0], &validRoi[1] );
        Mat map1x(image_left.size(), CV_32FC1, 255.0);
        Mat map2x(image_left.size(), CV_32FC1, 255.0);
        // Maps for LAT View
        Mat map1y(image_right.size(), CV_32FC1, 255.0);
        Mat map2y(image_right.size(), CV_32FC1, 255.0);

        cv::initUndistortRectifyMap(Camera_Matrix_Left, Distortion_Coefficients_Left, R1, P1, image_left.size(), CV_32FC1, map1x, map1y);
        cv::initUndistortRectifyMap(Camera_Matrix_Right, Distortion_Coefficients_Right, R2, P2, image_right.size(), CV_32FC1, map2x, map2y);

        cv::Mat tmp1, tmp2;
        cv::remap(image_left, tmp1, map1x, map1y, INTER_LINEAR);
        cv::remap(image_right, tmp2, map2x, map2y, INTER_LINEAR);
        namedWindow( "Display window1", WINDOW_AUTOSIZE ); // Create a window for display.
            imshow( "Display window1", tmp2);                // Show our image inside it.
        namedWindow( "Display window2", WINDOW_AUTOSIZE ); // Create a window for display.
            imshow( "Display window2", tmp2 );   

        //Dispaity Map
        cv::Mat pair; 
        pair.create(imageSize.height, imageSize.width * 2, CV_8UC3);
        cv::Ptr<cv::StereoSGBM> stereo = cv::StereoSGBM::create(
        -64, 128, 11, 100, 1000, 32, 0, 15, 1000, 16, cv::StereoSGBM::MODE_HH);

        cv::Mat img1 = cv::imread(imageName_left, 0);
        cv::Mat img2 = cv::imread(imageName_right, 0);
        cv::Mat img1r, img2r, disp, vdisp;
        cv::remap(img1, img1r, map1x, map1y, cv::INTER_LINEAR);
        cv::remap(img2, img2r, map2x, map2y, cv::INTER_LINEAR);
        stereo->compute(img1r, img2r, disp);
        cv::normalize(disp, vdisp, 0, 256, cv::NORM_MINMAX, CV_8U);
        cv::imshow("Vertical disparity", vdisp);

        cv::Mat part = pair.colRange(0, imageSize.width);
        cvtColor(img1r, part, cv::COLOR_GRAY2BGR);
        part = pair.colRange(imageSize.width, imageSize.width * 2);
        cvtColor(img2r, part, cv::COLOR_GRAY2BGR);
        for (j = 0; j < imageSize.height; j += 16)
        cv::line(pair, cv::Point(0, j), cv::Point(imageSize.width * 2, j),cv::Scalar(0, 255, 0));       
        cv::imshow("Vertical rectified", pair);


    waitKey(); // Wait for a keystroke in the window
        //return 0;

}

Вот левое и правое необработанные изображения. Изображение слева Изображение справа

Здесь ссылка на левое левое необработанное изображение и на правое изображение правое необработанное изображение

Исправленные изображения и карта несоответствия Карта несоответствия

У меня есть исправленные изображения и карта несоответствия. Я хочу вычислить реальное расстояние от камеры до шахматной доски в метрах. Как это сделать? Я знаю истинное расстояние от камеры до этого объекта на земле, но хотел бы увидеть, насколько точна моя камера. Любая помощь? Спасибо