立体匹配算法实现之：AdaptWeight
我的主要研究方向是立体匹配(Stereo Matching)，是计算机视觉(Computer Vision)下的一个研究热点。研究匹配有一年多了，对这方面(特别是局部算法)比较了解，以后会陆续发布我已经实现的经典算法以及我自己设计的算法。深知在孤立无援时一个人探索有多么困苦，网络之大，说不定就帮 ...
原文：【OpenCV】立体匹配算法SSD、NCC、ASW的基础实现
要求：对给出的左右视图进行匹配，最后输出左右两张disparity map 视差图 e.g. 左视图 右视图 两幅图像大小相同，只有水平方向上的视角变换 标准视差图如下： SSD sum of squared differences 实现： .把左右视图转成CV UC 单通道图像 可以直接引用opencv的API实现 自己写一个对三通道取平均值或者按照下面公式转换的函数，对结果影响不大 .对每一 ...
2016-01-09 19:04 2 5852 推荐指数：
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立体匹配算法
一、立体匹配算法的分类 在立体匹配中，匹配问题可以看成是寻找两组数据相关程度的过程。立体匹配算法由多种分类。 ①根据算法运行时约束的作用范围：分为局部（local）匹配算法和全局（Global）匹配算法。 ②基于生成的视差图：可分为稠密（Dense）匹配和稀疏（Sparse）匹配 ...
OpenCV3.4两种立体匹配算法效果对比
以OpenCV自带的Aloe图像对为例： 1.BM算法（Block Matching） 参数设置如下： 效果如下： BM算法得到的视差图（左），空洞填充后得到的视差图（右） 2.SGBM（Semi-Global Block matching）算法 ...
立体匹配-----NCC视差匹配
目录 一、立体匹配算法 1.立体匹配算法分类 二、NCC 视差匹配方法 1.原理 2.NCC计算公式 3.算法流程 4.代码实现 5.不同场景运行 三、结论 四、遇到的问题及解决方法 一、立体匹配算法 1.立体匹配算法 ...
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双目立体匹配——归一化互相关（NCC）
归一化相关性，normalization cross-correlation，因此简称NCC，下文中笔者将用NCC来代替这冗长的名称。 NCC，顾名思义，就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度，注意这里比较的是原始像素。通过在待匹配像素位置p（px，py）构建3*3邻域匹配窗口，与目标 ...