参数设置如下：enum { STEREO_BM = 0, STEREO_SGBM = 1, STEREO_HH = 2, STEREO_VAR = 3, STEREO_3WAY = 4 };int numberOfDisparities = ((imgSize.width / 8) + 15) & -16;cv::Ptr<cv::StereoSGBM> sgbm = cv::StereoSGBM::create(0, 16, 3);sgbm->setPreFilterCap(63);int SADWindow...
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 = 8*cn*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize; 6:opencv测试例程test_stereomatching.cpp中,P2 = 32*cn*sgbm.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...
16. 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：1. CvStereoGCState* state = cvCreateStereoGCState( 16, 2 );2. left_disp_ =cvCreateMat( left->height,left->width, CV_32F );3. right_d...
官方源码里首先是读入矩阵参数,求出对应的图片矫正映射矩阵,然后重映射矫正图像。这一步其实在之前摄像机标定的程序中也可以直接得到,如果把那里的矫正后的图直接拿来用就可以省去矫正的步骤。之后是sgbm的参数设置,也是我们主要调整效果的地方。再用sgbm求出对应的视差图,最后用一个函数由视差图求得三维坐标,即点云数...
OpenCV学习笔记(18)双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(三)立体匹配与视差计算
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; ...
# 视差计算defstereoMatchSGBM(left_image, right_image, down_scale=False):# SGBM匹配参数设置ifleft_image.ndim ==2: img_channels =1else: img_channels =3blockSize =3paraml = {'minDisparity':0,'numDisparities':128,'blockSize': blockSize,'P1':8* img_channels * blockSize **2,'P2':32*...
一般设置为这个样子:-w 6 -h 8 -s 2 -n 10 -o camera.yml -op -oe [<list_of_views.txt>] ,这是几个重要参数的含义: -w <board_width> # 图片某一维方向上的交点个数 -h <board_height> # 图片另一维上的交点个数 [-n <number_of_frames>] # 标定用的图片帧数 ...
opencv中提供了多种双目视觉匹配的算法实现,比如BM,SGBM,HH,VAR等,这些算法实现在calib3d文件中,并在opencv提供的 sample文件中有具体的例子,具体的算法实现和例子可以查看opencv库,这里不对算法的实现原理做解析。以下只说明各个算法接口和参数的意义。opencv中使用setParamName和getParamName来设置和获取相应参数。
openCV3中双目深度BM算法参数解析 <SGBM<GC,以及在opencv3中BM算法的更新的使用方法详细内容可以点击第二个链接,进博客自行阅读。在使用BM算法时,需要具体设置的参数 //BM(bidirectional matching)算法进行双向匹配,首先通过匹配代价在右图中计算得出匹配点。 //然后相同的原理及计算在左图中的匹配点。比较找到的左匹...