P1 =8*cn*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize; P2 = 32*cn*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize; cn是图像的通道数, SADWindowSize是SAD窗口大小,数值为奇数。 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...
需要指出,在动态规划时,P1和P2都是常数。 5:opencv测试例程test_stereomatching.cpp中,P1 = 8cnsgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize; 6:opencv测试例程test_stereomatching.cpp中,P2 = 32cnsgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize; 四:后处理参数 7:uniquenessRatio:唯一性检测参数。对于左图匹配像素点来说,...
这里就直接探讨opencv中关于SGBM的源代码。 /*computes disparity for "roi" in img1 w.r.t. img2 and write it to disp1buf.that is, disp1buf(x, y)=d means that img1(x+roi.x, y+roi.y) ~ img2(x+roi.x-d, y+roi.y).minD <= d < maxD.disp2full is the reverse disparity map...
在SGBM算法的参数中,对视差生成效果影响较大的主要参数是BlockSize、NumDisparities和UniquenessRatio三个,一般只需对这三个参数进行调整,其余参数按默认设置即可。 具体实现代码如下:(SGBM算法匹配效果较好,但是时间较长,程序运行时请耐心等待!) #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h...
sgbm(right, left , right_disp_); 各参数设置如BM方法,速度比较快,320*240的灰度图匹配时间为78ms,视差效果如下图。 第三种为GC方法: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoGCState* state = cvCreateStereoGCState( 16, 2 ); left_disp_ =cvCreateMat( left->height,left->width, CV_32F ); ...
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 代码: #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp using namespace std; using namespace cv; ...
在SGBM算法的特定情况下,有一个名为dis12maxdiff的参数,它指定从左到右计算的视差与从右到左计算的视差之间允许的最大差异。 如果视差之间的差异超过阈值,该像素将被宣布为未知。 如果想对这些算法有更多(更好)的了解,建议阅读Gari Bradski和Adrian Kaehler合著的《Learning Open CV 3》一书。它还有c++版本的3D重...
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。
cv.initUndistortRectifyMap()函数各个参数的含义: 参考OpenCV官网: https://docs.opencv.org/master/d9/d0c/group__calib3d.html#ga7dfb72c9cf9780a347fbe3d1c47e5d5a 5、视差计算 # 视差计算defstereoMatchSGBM(left_image, right_image, down_scale=False):# SGBM匹配参数设置ifleft_image.ndim ==2: ...