Aperçu
Le Disparity compare des patches entre vue gauche et vue droite et estime, pour chaque pixel, de combien de pixels horizontaux il a été décalé entre les deux yeux. Résultat : une image scalaire (par pixel) ou vectorielle (par direction L→R et R→L).
Cette donnée est exploitée par d'autres nodes : Disparity to Z (conversion en depth map), New Eye (générer une troisième vue), Stereo Align (correction d'alignement vertical), etc. Algorithmiquement proche de l'Optical Flow, mais spécialisé sur l'axe horizontal stereo.
Où trouver ce node
- Effects Library :
Tools > Stereo > Disparity - Ajout rapide : clic droit dans le Node Editor →
Add Tool > Stereo > Disparity
Qu'est-ce que la disparité
En vision stéréo, deux caméras parallèles (ou quasi-parallèles) capturent la même scène depuis deux positions horizontales. Un objet projete des points légèrement décalés entre les deux images.
- Disparité élevée
- Décalage important entre L et R = objet proche de la caméra (parallaxe forte).
- Disparité faible / nulle
- Décalage minime = objet loin / à l'infini (les rayons des deux yeux sont quasi- parallèles).
- Disparité négative
- Décalage inversé = objet devant le plan de convergence, perçu en relief sortant de l'écran.
Inputs
- Left (orange) - image vue gauche.
- Right (vert) - image vue droite.
- Effect Mask (bleu) - optionnel.
Configuration
Calcul disparity pour Z-depth :
LeftCam ─┐
├── Disparity → Disparity to Z → MediaOut (Z map)
RightCam ┘
Workflow stereo align :
LeftCam ─┐
├── Disparity → Stereo Align (correction vertical)
RightCam ┘ → MediaOut
Génération vue intermédiaire :
LeftCam ─┐
├── Disparity → New Eye (Position 0.5 = mid view)
RightCam ┘ → MediaOut
Cache pour réutilisation multi-aval :
LeftCam ─┐
├── Disparity (cache to disk)
RightCam ┘ → [3-4 nodes l'utilisent]Onglet Controls
- Method (défaut : Classic)
- Algorithme. Classic = rapide, suffisant sur scènes propres. Enhanced = plus précis sur surfaces difficiles (transparents, reflets, peu de texture), beaucoup plus lent.
- Smoothness (défaut : 0.4)
- Lissage spatial du disparity map. Faible = disparités précises mais bruitées. Élevé = plus cohérent mais perte de détails fins (cheveux, feuillage).
- Correlation Search Range (défaut : 8)
- Distance maximale d'analyse en pixels. Augmenter pour disparités fortes (objets très proches), pour scènes avec haut interaxial.
- Maximum Disparity (défaut : 32)
- Borne maximum d'amplitude de disparité. Limite le clipping aux valeurs réalistes pour la scène.
- Edges (défaut : Smoother)
- Comportement aux bords. Smoother = doux, Sharper = strict (peut créer artefacts).
- Use Greyscale Color Space (défaut : Off)
- Active analyse luma uniquement. Plus rapide, perd la précision chroma.
Cas d'usage
- Génération de Z-depth depuis stereo - Disparity → Disparity to Z = depth map pour DOF, fog, compositing 3D-aware sur footage live action.
- Correction d'alignement - Disparity révèle les écarts verticaux (rotation tourelle, dissymétrie hauteur) que Stereo Align peut corriger.
- Génération de vues intermédiaires - Disparity + New Eye = créer une vue entre L et R (par exemple pour multivue 3D).
- Ajustement de convergence - shifter horizontalement les deux vues selon la disparity moyenne = recentrer le plan de convergence en post.
- Détection de fenêtre d'écran - pixels avec disparité hors range confortable = candidats pour fenêtre violation, à corriger.
- VFX intégration 3D dans plate stereo- Disparity pour calibrer la profondeur d'un élément 3D ajouté afin qu'il matche stereographiquement avec la plate.
Astuces
- Cacher la sortie - le calcul de disparity est lourd. Si plusieurs nodes en aval (Disparity to Z, New Eye), cacher la sortie pour ne pas recalculer à chaque itération.
- Footage propre, sans motion blur natif - l'analyse fonctionne mal sur frames floues. Préférer des shots high shutter pour analyse Disparity, puis ajouter MB en post si nécessaire.
- Search Range proportionnel à l'interaxial - scènes avec gros interaxial caméra (gros relief) = augmenter Search Range pour capturer les disparités élevées.
- Smoothness 0.3-0.5 = sweet spot - en-dessous : artefacts contour, au-dessus : perte de détail dans cheveux, feuilles, etc.
- Vérifier visualisation - afficher le disparity map directement : gradient cohérent du fond au premier plan, pas de zones bruitées massives = analyse propre.
- Stereo Align en amont - si les vues ne sont pas parfaitement alignées verticalement, faire un premier Stereo Align avant Disparity = résultat beaucoup plus propre.
- Pour des workflows non stereoscopiques où on veut estimer de la profondeur, préférer un IA depth estimator (MiDaS, DPT) directement plutôt que ce node.