一直找不到opencv stereo matching的根据和原理出处，下面这个文章贴了个链接，有时间看看：

Basically OpenCV
provides 2 methods to calculate a dense disparity map:

In this post I willfocus on cvFindStereoCorrespondenceBM, this method is based on Konolige's
Block Matching Algorithm.

参考：

http://blog.martinperis.com/2011/08/opencv-stereo-matching.html

OpenCV stereo matching BM 算法的更多相关文章

  1. OpenCV stereo matching 代码 matlab实现视差显示

    转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础知识 计算机视觉是一门研究 ...

  2. 真实场景的双目立体匹配（stereo matching）以及虚拟视点合成（virtual view synthsis）示例

    双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左.右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图.而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可 ...

  3. 快速高分辨率图像的立体匹配方法Effective large scale stereo matching

    <Effective large scale stereo matching> In this paper we propose a novel approach to binocular ...

  4. 学习《Hardware-Efficient Bilateral Filtering for Stereo Matching》一文笔记。

    个人收藏了很多香港大学.香港科技大学以及香港中文大学里专门搞图像研究一些博士的个人网站,一般会不定期的浏览他们的作品,最近在看杨庆雄的网点时,发现他又写了一篇双边滤波的文章,并且配有源代码,于是下载下 ...

  5. 基于MST的立体匹配及相关改进（A Non-Local Cost Aggregation Method for Stereo Matching）

    怀着很纠结的心情来总结这篇论文,这主要是因为作者提虽然供了源代码,但是我并没有仔细去深究他的code,只是把他的算法加进了自己的项目.希望以后有时间能把MST这一结构自己编程实现!! 论文题目是基于非 ...

  6. [学习笔记]编译sensetime发表的Single View Stereo Matching(SVS)遇到的问题

    最近在研究用深度学习预测图像深度信息的方法,一开始用的是2017年CVPR上Godard大神的monodepth,代码在这里.这篇文章介绍了利用双目的consistency训练网络以对单张图像进行深度 ...

  7. 论文解析 "A Non-Local Cost Aggregation Method for Stereo Matching"

    传统的使用窗口的方法缺陷主要在 1.窗口外的像素不能参与匹配判断. 2.在低纹理区域很容易产生错误匹配 论文的主要贡献在代价聚类上(左右图像带匹配点/区域的匹配代价计算),目标是图像内所有点都对该点传 ...

  8. 算法——字符串匹配之BM算法

    前言 Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法(简称BM算法),后缀匹配就是模式串从右到左開始比較,但模式串的移动依旧是从左到右的.在实践中.BM算法效率高于前面介绍的<KM ...

  9. 字符串与模式匹配算法（四）：BM算法

    一.BM算法介绍 BM算法(Boyer-Moore算法)是罗伯特·波义尔(Robert Boyer)和杰·摩尔(J·Moore)在1977年共同提出的.与KMP算法不同的是,BM算法是模式串P由左向右 ...

随机推荐

  1. audio session config

    #pragma mark - #pragma mark - audio session config - (void)setAudioSessionConfig { NSError *error; A ...

  2. 安卓高级 Android图片缓存之初识Glide

    前言: 前面总结学习了图片的使用以及Lru算法,今天来学习一下比较优秀的图片缓存开源框架.技术本身就要不断的更迭,从最初的自己使用SoftReference实现自己的图片缓存,到后来做电商项目自己的实 ...

  3. Vulkan的分层设计

    Vulkan驱动层提供了简单高效的API.作为Vulkan API的使用者,我们要严格遵循Vulkan API的使用规则.如果我们违反了这些规则,Vulkan只会返回很少的反馈,它只会报告一部分严重和 ...

  4. Spark编译及spark开发环境搭建

    最近需要将生产环境的spark1.3版本升级到spark1.6(尽管spark2.0已经发布一段时间了,稳定可靠起见,还是选择了spark1.6),同时需要基于spark开发一些中间件,因此需要搭建一 ...

  5. 在Mac上搭建React Native开发环境

    概述 前面我们介绍过在window环境下开发React Native项目,今天说说怎么在mac上搭建一个RN的开发环境. 配置mac开发环境 基本环境安装 1.先安装Homebrew:用于安装Node ...

  6. WmS详解(一)之token到底是什么？基于Android7.0源码

    做Android有些年头了,Framework层三大核心View系统,WmS.AmS最近在研究中,这三大块,每一块都够写一个小册子来介绍,其中View系统的介绍,我之前有一个系列的博客(不过由于时间原 ...

  7. 第一个lucene程序，把一个信息写入到索引库中、根据关键词把对象从索引库中提取出来、lucene读写过程分析

    新建一个Java Project :LuceneTest 准备lucene的jar包,要加入的jar包至少有: 1)lucene-core-3.1.0.jar     (核心包) 2) lucene- ...

  8. Java基本语法-----java变量

    1.变量的概述 用于存储可变数据的容器. 2.变量存在的意义 计算机主要用于处理生活中的数据,由于生活中存在大量的可变数据,那么计算机就必须具备存储可变数据的能力. 比如: 1.时间每一秒都在发生变化 ...

  9. Java基本语法-----java常量

    1常量的概述 常量是指在程序运行过程中其值不能改变的量. 2常量类型 Java中常量的分类: 整数常量 : 所有整数 小数常量 : 所有小数 布尔常量 : 只有true和false 字符常量 :使用' ...

  10. everything of people’s life can changed in their twenties

    还记得三年前,独自背着行李,流浪远方,来到曾经只在地理课本上才熟悉的北国,带着好奇,带着期望,带着激动的心情,想感受毛爷爷当年霸气的北国风光,千里冰封的美丽,想知道北方的面条到底有多少种花样,想走进那 ...