opencv sgbm修改自Heiko Hirschmuller的《Stereo Processing by Semi-global Matching and Mutual Information》,与原方法不同点: 没有实现原文中基于互信息的匹配代价计算,而是采用BT算法(“Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo” by S.
完成SGM优化以后,SGBM算法剩下的就是视差计算和视差后处理步骤。视差计算相信大家都比较了解,这里采用的是胜者为王(WTA)算法,不过多介绍。 二、 后处理 重点介绍一下后处理算法。SGBM算法的后处理流程包括:置信度检测、亚像素插值和左右一致性检测。 置信度检测是利用代价立方体本身进行错误视差值的剔除。简单来讲就...
4.1万 5 00:26 App yolov5实时测距+目标检测 7255 1 00:47 App 5种不同双目测距算法(sgbm,psm,raft,cre,unimatch)和yolo目标检测效果展示 4258 1 04:50 App 关于低成本双目摄像头测距的想法 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
我们可以通过cv.remap()函数来将img2映射到img1对应位置上并合成 cv2.StereoSGBM_create()函数为opencv集成的算法;我们只需关注blockSize。 使用方法为: 其中,调小numDisparities会降低精度,但提高速度。注意:numDisparities需能被16整除 mode可以设置为STEREO_SGBM_MODE_SGBM_3WAY ,STEREO_SGBM_MODE_HH, STEREO_SGB...
disparity = sgbm.compute(img_left_rectified,img_right_rectified) 上面的代码块定义了使用的视差算法的参数,并使用了 SGBM(Semi Global Block Matching)算法计算了原始的视差图。注意,由于使用的是16位的 SGBM 输出,因此需要将它除以16。 接下来,可以对视差图进行WLS 滤波,减少视差空洞: ...
首先,我们需要安装必要的库。在命令行中输入以下命令: pip install opencv-python pip install numpy 接下来,我们将编写一个Python脚本来实现SGBM算法进行深度估计。```pythonimport cv2import numpy as np 读取左右两张图像 imgL = cv2.imread(‘left.jpg’,0) # left imageimgR = cv2.imread(‘right.jpg’,...
实验步骤: 1.相机标定(在Matlab中完成); 2.立体校正; 3.立体匹配;采用SGBM立体匹配算法进行视差计算 4.深度图计算;得到视差图后,就可以计算目标点的深度值,也就是目标点离相机的实际距离 先贴几张实验图 立体校正 深度图 下面直接贴代码: #!/usr/bin/env python
cv2.StereoSGBM_create()的SGBM算法的定义: cv2.StereoSGBM_create( [,minDisparity [,numDisparities [,blockSize [,P1 [,P2 [,disp12MaxDiff [,preFilterCap [,uniquenessRatio [,speckleWindowSize [,speckleRange [,mode]]] )12345678910111213 各个参数的含义...
disparity=sgbm.compute(img_left_rectified,img_right_rectified) 上面的代码块定义了使用的视差算法的参数,并使用了 SGBM(Semi Global Block Matching)算法计算了原始的视差图。注意,由于使用的是16位的 SGBM 输出,因此需要将它除以16。 接下来,可以对视差图进行 WLS 滤波,减少视差空洞: ...
基于Python实现的SGBM图像匹配算法 在Python 3.7环境下,利用OpenCV库中的函数实现SGBM(半全局匹配)算法,完成左右图像的匹配操作,并计算生成对应的视差图。 上传者:2501_91995390时间:2025-05-31 基于python的立体匹配基础算法SSD、SAD、ZNCC、BM、SGBM实现