SGBM(Semi-Global Block Matching)是一种用于计算双目视觉中视差(disparity)的半全局匹配算法,在OpenCV中的实现为semi-global block matching(SGBM)。它是基于全局匹配算法和局部匹配算法的优缺点,提出了一种折中的方法,既能保证视差图的质量,又能降低计算复杂度。 SGBM的原理 SGBM的原理可以分为以下几个步骤: 预处理...
而OpenCV在实现SGBM的时候采用了BT代价,这是一种一维匹配代价,所以在应用中不仅是用x-sobel和原图gray生成加权融合的BT代价,而且采用SAD的思路,采用邻域求和的方法,计算SAD-BT,这样计算出来的代价就是局部块代价,每个像素点的匹配代价会包含周围局部区域的信息。 对比之后可以发现,其他步骤都是一致的,比如代价聚合cost...
等到代价立方体所有代价值完成聚合,也就完成了代价的SGM优化。 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...
【FPGA】高速并行流水线的SGBM双目匹配算法:C++仿真与PS-PL系统实现 1341 -- 0:44 App 基于双目视觉测距系统演示 6786 3 1:19 App 双目视觉立体匹配:接近实时 4322 -- 35:04 App 双目相机和深度相机点云生成代码演示(VSLAM基础学习1-12) 7827 -- 3:28 App 双目相机如何标定 2429 -- 16:19 App op...
semi-global matching算法是SGM的缩写,是一种基于计算机双目视觉中的disparity(视差)的半全局匹配算法,在opencv中的实现为semi-global block matching(SGBM)。 SGBM的思路: 通过选取每个像素点的disparity,组成一个视差图(disparity map),设置一个和视差图相关的全局能量函数,使这个能量函数最小化,以达到求解每个像素最...
本视频介绍了我对于SGBM这一经典双目视觉匹配算法进行C++仿真、使用硬件嵌入式PS-PL的FPGA系统设计进行高速并行流水线实现。极大提升了SGBM的运算效率。对于200*400的双目图像,C++需要1s左右才能完成SGBM视差匹配;而使用我设计的FPGA高速并行流水线的PS-PL系统仅仅需要花费0.05s即可完成(25MHz时钟)、0.01s即可完成(125...
立体匹配-SGBM半全局立体匹配算法 一、SGBM算法实现过程 1、预处理 预处理目的是得到图像的梯度信息 Step1:SGBM采用水平Sobel算子,对图像做处理,公式为: Sobel(x,y)=2[P(x+1,y)-P(x-1,y)]+ P(x+1,y-1)-P(x-1,y-1)+ P(x+1,y+1)-P(x-1,y+1) ...
SGbM(Semi-Global block Matching)算法是一种用于立体视觉中的视差计算的算法,它是对BM(Block Matching)算法的改进和优化。在立体视觉中,视差计算是指在两幅立体图像中寻找对应像素的过程,而视差则是两幅图像中对应像素的水平位置差异。SGbM算法通过对图像块进行匹配来计算视差,其原理与BM算法相似,但在匹配代价计算、...
SOpenCV中SGBM算法代码实现 SVM Support Vector Machines是一种有监督的学习分类方法(SVM是一个分类器Classifier,也可以做回归Regression),是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面, 即给定一些标记(label)好的训练样本 (监督式学习), SVM算法输出一个最优化的分隔超平面。
SGBM的算法流程如下: 对比之后可以发现,SGBM和SGM区别的地方在于匹配代价的计算:SGBM采用的是SAD-BT,而SGM采用的是MI。 1.预处理 SGBM采用水平Sobel算子进行图像预处理,公式为 将x-sobel算子的结果做一个映射[0,preFilterCap*2],preFilterCap 为一个常数参数。