OpenCV視差圖后過濾

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  • 解釋
  • • 加載左視圖和右視圖
    • 準備視圖以進行匹配
    • 匹配并創建過濾器實例
    • 執行過濾
    • 視化視差圖

視差圖后過濾

介紹

立體聲匹配算法，特別是高度優化的算法，旨在在CPU上進行實時處理，往往會在具有挑戰性的序列上產生很多錯誤。這些錯誤通常集中在均勻的無紋理區域，半遮擋和深度不連續附近的區域。處理立體匹配誤差的一種方法是使用各種技術來檢測可能不準確的視差值并使它們無效，因此使視差圖成為半稀疏。在StereoBM和StereoSGBM算法中已經實現了幾種這樣的技術。另一種方法是使用某種濾波過程將視差圖邊緣與源圖像的邊緣對齊，并將視差值從高置信度區域傳播到低置信度區域（例如半遮擋）。

在本教程中，您將學習如何使用視差圖后過濾來改善StereoBM和StereoSGBM算法的結果。

源立體圖像

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV视差图后过滤的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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