https://blog.csdn.net/Thomson617/article/details/103987952 https://docs.opencv.org/3.4.7/d3/d14/tut ...
歸一化相關性,normalization cross correlation,因此簡稱NCC,下文中筆者將用NCC來代替這冗長的名稱。 NCC,顧名思義,就是用於歸一化待匹配目標之間的相關程度,注意這里比較的是原始像素。通過在待匹配像素位置p px,py 構建 鄰域匹配窗口,與目標像素位置p px d,py 同樣構建鄰域匹配窗口的方式建立目標函數來對匹配窗口進行度量相關性,注意這里構建相關窗口的 ...
2017-08-13 17:30 0 2105 推薦指數:
https://blog.csdn.net/Thomson617/article/details/103987952 https://docs.opencv.org/3.4.7/d3/d14/tut ...
目錄 一、立體匹配算法 1.立體匹配算法分類 二、NCC 視差匹配方法 1.原理 2.NCC計算公式 3.算法流程 4.代碼實現 5.不同場景運行 三、結論 四、遇到的問題及解決方法 一、立體匹配算法 1.立體匹配 ...
原文:http://blog.csdn.net/mysniper11/article/details/8618245 一、概念 立體匹配算法主要是通過建立一個能量代價函數,通過此能量代價函數最小化來估計像素點視差值。立體匹配算法的實質就是一個最優化求解問題,通過建立合理的能量 ...
文章轉載自:微信公眾號「機器學習煉丹術」 作者:煉丹兄(已授權) 作者聯系方式:微信cyx645016617(歡迎交流共同進步) 本次的內容主要講解NCCNormalized cross-correlation 歸一化互相關。 兩張圖片是否是同一個內容,現在深度學習的方案 ...
這部分主要在frame.cc文件中 對應函數為: Frame::Frame(const cv::Mat &imLeft, const cv::Mat &imRight, const d ...
話說我今天上午寫的博客忘了保存,直接關了電腦,然后我就XX了,沒辦法,晚上補回來吧,還是老算法,還是熟悉的味道 SAD算法的基本流程: 1.構造一個小窗口,類似與卷積核。 2.用窗口覆蓋左 ...
要求:對給出的左右視圖進行匹配,最后輸出左右兩張disparity map(視差圖) e.g. 左視圖、右視圖(兩幅圖像大小相同,只有水平方向上的視角變換) 標准視差圖如下: SSD(sum of squared differences)實現 ...
function [dispMap]=StereoMatching(imL, imR, windowSize, dispMin, dispMax) % Assume the image siz ...