https://blog.csdn.net/Thomson617/article/details/103987952 https://docs.opencv.org/3.4.7/d3/d14/tut ...
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 邻域匹配窗口,与目标像素位置p px d,py 同样构建邻域匹配窗口的方式建立目标函数来对匹配窗口进行度量相关性,注意这里构建相关窗口的 ...
2017-08-13 17:30 0 2105 推荐指数:
https://blog.csdn.net/Thomson617/article/details/103987952 https://docs.opencv.org/3.4.7/d3/d14/tut ...
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 ...
原文:http://blog.csdn.net/mysniper11/article/details/8618245 一、概念 立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数,通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题,通过建立合理的能量 ...
文章转载自:微信公众号「机器学习炼丹术」 作者:炼丹兄(已授权) 作者联系方式:微信cyx645016617(欢迎交流共同进步) 本次的内容主要讲解NCCNormalized cross-correlation 归一化互相关。 两张图片是否是同一个内容,现在深度学习的方案 ...
这部分主要在frame.cc文件中 对应函数为: Frame::Frame(const cv::Mat &imLeft, const cv::Mat &imRight, const d ...
话说我今天上午写的博客忘了保存,直接关了电脑,然后我就XX了,没办法,晚上补回来吧,还是老算法,还是熟悉的味道 SAD算法的基本流程: 1.构造一个小窗口,类似与卷积核。 2.用窗口覆盖左 ...
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 ...
function [dispMap]=StereoMatching(imL, imR, windowSize, dispMin, dispMax) % Assume the image siz ...