转载请说明出处:http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/51866567 这段时间对opencvSGBM半全局立体匹配算法进行了比較仔细的研究.现总结一下. 本文先描写叙述一下opencvSGBM算法流程,接着给出调用opencvSGBM须要设置參数的含义.数值选取以及执行效果.最后贴出opencvSGBM源代码. 第一部分:SGBM算法研究总结: 整个算法实现分为 1预处理 2代价计算 3动态规划(默认4条路径) 4后处理 这四个…

以OpenCV自带的Aloe图像对为例:     1.BM算法(Block Matching) 参数设置如下: ) + ) & -; cv::Ptr<cv::StereoBM> bm = cv::StereoBM::create(, ); cv::Rect roi1, roi2; bm->setROI1(roi1); bm->setROI2(roi2); bm->setPreFilterCap(); bm->setBlockSize(); bm->setM…

通过matlab标定得到相机参数放到stereoconfig.py import numpy as np import cv2 #双目相机参数 class stereoCameral(object): def __init__(self): #左相机内参数 self.cam_matrix_left = np.array([[249.82379, 0., 156.38459], [0., 249.07678, 122.46872], [0., 0., 1.]]) #右相机内参数 self.cam_…

要求:对给出的左右视图进行匹配,最后输出左右两张disparity map(视差图) e.g. 左视图.右视图(两幅图像大小相同,只有水平方向上的视角变换)   标准视差图如下:   SSD(sum of squared differences)实现: 1.把左右视图转成CV_8UC1单通道图像 可以直接引用opencv的API实现.自己写一个对三通道取平均值或者按照下面公式转换的函数,对结果影响不大 2.对每一个像素进行处理 假设dmax=79,则有,对于每个像素的每个d值,计算patch(滑…

  半全局立体匹配算法Semi-Global Matching,SGM由学者Hirschmüller在2005年所提出1,提出的背景是一方面高效率的局部算法由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立导致匹配效果较差:而另一方面全局算法虽然通过二维相邻像素视差之间的约束(如平滑性约束)而得到更好的匹配效果,但是对内存的占用量大,速度慢.为了结合两者的优点,同时避免两者的缺点,SGM算法依旧采用全局框架,但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最…

目录 一.立体匹配算法 1.立体匹配算法分类 二.NCC 视差匹配方法 1.原理 2.NCC计算公式 3.算法流程 4.代码实现     5.不同场景运行 三.结论 四.遇到的问题及解决方法 一.立体匹配算法 1.立体匹配算法分类 在立体匹配中,匹配问题可以看成是寻找两组数据相关程度的过程.根据采用图像表示的基元不同,立体匹配算法有多种分类. ①根据算法运行时约束的作用范围:分为局部匹配算法和全局匹配算法. ②基于生成的视差图:可分为稠密匹配和稀疏匹配.稠密匹配:是基于生成的视差图,对于所有像素…

  由于代价计算步骤只考虑了局部的相关性,对噪声非常敏感,无法直接用来计算最优视差,所以SGM算法通过代价聚合步骤,使聚合后的代价值能够更准确的反应像素之间的相关性,如图1所示.聚合后的新的代价值保存在与匹配代价空间C同样大小的聚合代价空间S中,且元素位置一一对应. 图1:代价聚合前后视差图示意图   为了获得较好的匹配效果,SGM算法依旧采用全局立体匹配算法的思路,即全局能量最优化策略,简单来说就是寻找每个像素的最优视差使得整张影像的全局能量函数最小.全局能量函数的定义如公式1所示: 式1 全…

最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来. 一. 标定 首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论.算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候…

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,可以用以测量.三维重建.以及虚拟视点的合成等. 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较:http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html .以及利用视差图合成新视点: http://www.cnblogs.com/riddick/…

Middlebury是每个研究立体匹配算法的人不可能不使用的网站,Middlebury提供了许多标准的测试库,这极大地推进了立体匹配算法的进展.Middlebury提供的标准库,其计算出的视差保存在后缀名为.pfm的文件中,Middlebury本身也提供了读取.pfm文件中C++源码和Matlab源码.尽管如此,将源码写成与OpenCV结合的形式是我们更期望的,以下我写的读写.pfm文件的源码.相对于Middlebury给定的源码,更简洁易懂. #include "CCC/COMCV.h&quo…