本文介绍了基于深度学习的多视图立体匹配算法，该算法通过数据预处理、特征提取、匹配成对图像的特征和深度估计，从多视图图像中恢复场景的三维结构。深度学习模型在解决纹理缺失、遮挡和光照变化等问题上表现出色，适用于三维重建、虚拟现实和自动驾驶等领域。实际应用中，还需考虑优化和改进策略以提升效果和效率。
基于深度学习的多视图立体匹配算法
立体匹配是计算机视觉领域中一个重要的问题，旨在从多个视角获取的图像中恢复出场景的三维结构。深度学习方法在立体匹配中取得了显著的进展，能够有效地解决传统方法中的一些挑战，如纹理缺失、遮挡和光照变化等。本文将介绍一种基于深度学习的多视图立体匹配算法，并提供相应的源代码。
算法步骤如下：
- 数据预处理：首先，需要对输入的多视图图像进行预处理。这包括图像的校正、去噪和归一化等操作。可以使用OpenCV等库来实现这些功能。
import cv2
def preprocess_images(images):
# 图像校正
rectified_images = rectify_images(images)
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