可以看出,当图像通道和SAD窗口确定下来,SGBM的规划参数P1和P2是常数。 后处理 opencvSGBM的后处理包含以下几个步骤: Step1:唯一性检测:视差窗口范围内最低代价是次低代价的(1 + uniquenessRatio/100)倍时,最低代价对应的视差值才是该像素点的视差,否则该像素点的视差为0。其中uniquenessRatio是一个常数参数。 Step...
cn是图像的通道数, SADWindowSize是SAD窗体大小。数值为奇数。 能够看出,当图像通道和SAD窗体确定下来。SGBM的规划參数P1和P2是常数。 后处理 opencvSGBM的后处理包括下面几个步骤: Step1:唯一性检測:视差窗体范围内最低代价是次低代价的(1 + uniquenessRatio/100)倍时。最低代价相应的视差值才是该像素点的视差,...
Opencv里的SGBM算法,之所以叫SGBM是因为opencv并没有使用MI作为匹配代价,而是仍然使用了块匹配的方法,相关cost的度量为Birchfield-Tomasi metric。而且opencv提供了多种cost aggregation的方式,包括只使用3个、5个或全部8个方向的方法。总体上的实现也比较直观,结合论文也比较好懂。 对于理论就不再赘述了,这里就直接探讨...
OpenCV源代码分析——SGBM 上一篇看了较为简单的BM算法,后面又看了下opencv里的SGBM算法。之所以叫SGBM是因为opencv并没有使用MI作为匹配代价,而是仍然使用了块匹配的方法,相关cost的度量为Birchfield-Tomasi metric。而且opencv提供了多种cost aggregation的方式,包括只使用3个、5个或全部8个方向的方法。总体上的实现也...
OpenCV3.2 双目摄像头标定与SGBM算法验证 简介:双目标定的目标在于得出两个摄像头之间的旋转矩阵R(rotation matrix)和平移向量T(translation vector),以及各自的旋转矩阵Rl Rr、投影矩阵Pl Pr和重映射矩阵Q(disparity-to-depth mapping matrix)。 双目标定的目标在于得出两个摄像头之间的旋转矩阵R(rotation matrix)和...
sgbm.numberOfDisparities = numberOfDisparities; sgbm.uniquenessRatio = 10; sgbm.speckleWindowSize =100; sgbm.speckleRange = 10; sgbm.disp12MaxDiff = 1; sgbm( img111, img222,disp );//disp是short类型 Mat disp8,color(disp.size(),CV_8UC3); ...
双目标定的目标在于得出两个摄像头之间的旋转矩阵R(rotation matrix)和平移向量T(translation vector),以及各自的旋转矩阵Rl Rr、投影矩阵Pl Pr和重映射矩阵Q(disparity-to-depth mapping matrix)。经过立体匹配(BM、SGBM、GC算法等)后可得出视差图,根据Q便可计算出实际空间坐标。
增加了一些BM算法中的预处理和后处理程序; GC:OpenCV3.0中没有实现,可以在OpenCV以下版本中找到。该方法效果是最好的,但是速度太慢,不能达到实时的匹配效率; 1、SGBM 主要参数:minDisparity 、numDisparities、blockSize、P1、P2。其他参数设置参照http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/51866567 ...
双目标定的目标在于得出两个摄像头之间的旋转矩阵R(rotation matrix)和平移向量T(translation vector),以及各自的旋转矩阵Rl Rr、投影矩阵Pl Pr和重映射矩阵Q(disparity-to-depth mapping matrix)。经过立体匹配(BM、SGBM、GC算法等)后可得出视差图,根据Q便可计算出实际空间坐标。
openCV sg..立体校正后的左图:用案例图片都可以得到较好的视差图 可是用自己拍的图片得到的视差图就奇怪 ,用MATLAB标定的数据也没有问题!视差图:代码是用的高翔的视觉slam十四讲中的 是没错的 用案例图也都可以得到好的视差图 请问有没有朋友遇到过这个问题 解决了的