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OpenCV三种立体匹配求视差图算法总结
發布時間:2025/7/25
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豆豆
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
OpenCV三种立体匹配求视差图算法总结
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
FROM: http://blog.csdn.net/mailang2008/article/details/5873883
對OpenCV中涉及的三種立體匹配算法進行代碼及各自優缺點總結:
首先我們看一下BM算法:
該算法代碼:
[cpp]view plaincopy其中minDisparity是控制匹配搜索的第一個參數,代表了匹配搜蘇從哪里開始,numberOfDisparities表示最大搜索視差數uniquenessRatio表示匹配功能函數,這三個參數比較重要,可以根據實驗給予參數值。
該方法速度最快,一副320*240的灰度圖匹配時間為31ms,視差圖如下。
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第二種方法是SGBM方法這是OpenCV的一種新算法:
[cpp]view plaincopy?
各參數設置如BM方法,速度比較快,320*240的灰度圖匹配時間為78ms,視差效果如下圖。
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第三種為GC方法:
[cpp]view plaincopy該方法速度超慢,但效果超好。
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各方法理論可以參考文獻。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV三种立体匹配求视差图算法总结的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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