SGM算法实现

最新推荐文章于 2025-09-12 14:57:46 发布
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本文介绍了SGM算法及其几种变种，包括SGM-Census、SPS-STEREO和SGM-disparity。这些算法主要用于立体视觉中的视差计算，其中SGM-Census和SPS-STEREO是对原始SGM算法的改进。
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原理+代码详解 | 稠密重建之SGM/tSGM算法
计算机视觉life
04-28 4033
点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”快速获得最新干货注：本文来自计算机视觉life独家课程 视觉三维重建：原理剖析+逐行代码详解 中的课件及注释代码。立体匹配算法介绍全局立体匹配算法全局立体匹配算法主要是采用了全局的优化理论方法估计视差，建立全局能量函数，通过最小化全局能量函数得到最优视差值；通过二维相邻像素视差之间的约束（如平滑性约束）而得到更好的匹配效果，但是对内存的占用量大，速度慢不适合实时运行。主要的算法有图割（graph cuts）、信念传播（belief propag
双目立体匹配算法：SGM
热门推荐
dulingwen的博客
03-27 4万+
立体匹配旨在为校正后的左右视图提供稠密的匹配对，这种问题称为"stereo correspondence problem"。有大量的算法用于求解立体匹配问题，根据Scharstein和 Szeliski的研究，所有这些算法的计算流程基本上都可以分为四个步骤：A.匹配代价计算；B.代价聚合；C.视差计算/优化；D.视差细化。其中匹配代价用来度量像素或者像素块之间的相似性，计算匹配代价的方法有AD、SAD、BT、NCC、Census-Hamming、HMI、Daisy以及基于深度学习方法的匹配代价等等。
立体匹配算法实现-基于C++和OpenCV3.1实现半全局匹配SGM算法完整源码.zip
11-20
立体匹配算法实现-基于C++和OpenCV3.1实现半全局匹配SGM算法完整源码.zip [项目介绍] 经典的立体匹配算法 - 半全局匹配(Semi-Global Matching, SGM)的完整实现。它兼顾了效率和效果,在立体匹配领域应用广泛,引用量超过4000次。该项目代码规范,注释清晰,并配有博客教学,非常适合学习和使用。 主要功能点 实现了SGM算法的核心功能,包括初始化、匹配和重置等公共函数。 提供了代价计算、代价聚合、视差优化和视差填充等关键步骤的实现。 支持Windows 10和Visual Studio 2015/2019环境,可方便移植到Linux平台。 技术栈 C++语言实现 依赖OpenCV 3.1.0第三方库
手写实现SGM算法与立体视觉深度估计实战
weixin_34945060的博客
09-12 461
在立体视觉中，极几何（Epipolar Geometry）描述了两个相机之间的几何关系，而视差（Disparity）则是图像点在左右图像之间的位移。视差 $ d $ 定义为同一空间点在左右图像中投影点的水平坐标差：在双目系统中，若已知基线 $ B $（两相机光心之间的距离）和焦距 $ f $，则深度 $ Z $ 可由下式计算：该公式说明视差与深度成反比：视差越大，物体离相机越近；视差越小，物体越远。步骤描述图像采集使用同步双目相机获取左右图像单目标定。
生成模型核心引擎探秘：sgm模块如何驱动Stability AI的视觉创作
gitblog_01099的博客
09-12 555
当你在使用Stability AI的图像或视频生成工具时，是否好奇背后的技术原理？作为Stability AI开源项目GitHub_Trending/ge/generative-models的核心组件，sgm（Stable Generation Models）模块承担着生成模型的核心计算任务。本文将带你深入了解这个模块的内部结构和工作原理，让你轻松掌握生成式AI的关键技术点。 ## sgm模块的...
SGM匹配算法.zip
03-24
2008年Nature上发表的关于SGM立体匹配算法的原文以及译文，这个算法为后来的立体匹配做出了很大的贡献，这里给大家作为学习的参考。
SGM立体匹配
12-15
采用多路动态规划算法实现的双目立体匹配，采用了8个方向，针对PC进行了优化，多线程实现，可以得到精确的视差图像
opencv sgm cuda实现
12-03
Opencv没有实现sgm算法的gpu版本，这个项目基于opencv sgm算法。 经过我的测试，它比opencv sgm算法的cpu版本快3-4倍，效果与opencv sgm完全相同。 最大差异可以设置为32的整数倍，最大值为256。
SGM算法的快速实现
正在挣扎中的人
09-18 1343
CPU 2010年，Martin Humenberger等人采用SGM算法计算粗视差图，然后对图像进行分割，在分割区域内进行视差平面的拟合，设置一定阈值，对无效视差进行填充。 2011年，Simon Hermann等人提出一种快速SGM算法，对原图进行下采样，在缩小的图像上采用SGM算法计算粗视差图，利用粗视差来缩小原图上的视差搜索范围，减少了计算量，但是最终视差图的准确度依赖于较为准确的粗视差图。2013年，这个作者提出了迭代的SGM（iSGM）算法，通过迭代的方式，由粗视差图逐渐过渡到精视差图，
SGM C++代码 VS2013
10-19
Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information代码，SGM在VS2013上运行通过，C++语言
精选资源
SGM.zip_SGM matlab_SGM匹配 MATLAB_matlab 图像_sgm算法_stereo matching
07-14
在MATLAB中实现SGM算法通常包括以下几个关键步骤： 1. **图像预处理**：首先，对输入的图像进行预处理，如灰度化、归一化、高斯滤波等，以降低噪声影响并增强图像特征。这一步有助于提高后续特征匹配的准确性。 2....
sgm算法实现教程详细
02-16
### SGM算法实现教程详解 #### 1. 算法概述 SGM（Semi-Global Matching）是一种用于双目立体视觉中的半全局匹配算法，旨在通过多方向上的代价聚合来提高视差估计的准确性并降低计算复杂度[^1]。 #### 2. 准备工作 ...
StereoSegmentation:一种采用立体对图像并对其进行分割的算法（使用 SPSStereo algo http
06-18
SPS-Stereo：倾斜平面平滑立体声 SPS-Stereo 是一种采用倾斜平面模型的密集立体方法。 它从一对立体图像中联合估计超像素分割、边界标签（例如遮挡边界）和密集深度估计。 引文 @inproceedings{Yamaguchi14, author = {Koichiro Yamaguchi and David McAllester and Raquel Urtasun}, title = {Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation}, booktitle = {ECCV}, year = {2014} } 构建 SPS-立体声 先决条件 建造 输入“cmake”。 输入“制作” 演示代码的使用 首先，从下载 KITTI 立体/流数据集并解压。 运行 SPS-
双目立体匹配SGM算法的Matlab代码复现
最新发布
11-26
Matlab版本的SGM算法实现可以广泛应用于机器人视觉导航、自动驾驶汽车、三维重建、增强现实等多种场景中，是推动相关技术发展的关键组成部分。 在实际应用中，为了提高SGM算法的运行效率，往往需要利用Matlab的并行...
手写SGM算法实现深度估计与立体视觉研究
由于文件的具体内容未详细提供，我们无法确定该文件是否包含了完整的算法实现、相关的文档说明或测试代码等。 根据上述信息，SGM算法在实现中通常涉及以下关键步骤和知识点： 1. 图像校正：立体视觉中，为确保匹配...
对SGM中主要算法的理解
OranGO的专栏
01-09 2万+
上一篇主要讲了双目立体视觉中的对极约束和深度计算，我们知道解决深度问题，关键就是找到视差。本篇还是我在之前group meeting上分享的，主要涉及Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information by Heikoin 2008 IEEE论文
经典算法Semi-Global Matching（SGM）文献笔记（一）
小白_努力
11-06 1万+
SGM算法源于《Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information》一文，我认为这篇文章是立体匹配算法中最给力的，放眼KITTI 可以发现目前排名前五十的算法几乎一半都是对SGM的改进，具有最强的实用价值。SGM中文名称“半全局匹配”，顾名思义，其介于局部算法和全局算法 之间，所谓半全局指的是算法既没有只考虑像素的局...
【亲测免费】 Semi-Global Matching (SGM) 算法实现教程
gitblog_01073的博客
08-08 773
该项目是由 Ethan-Li-Coding 在 Github 上开源的，实现了经典的立体匹配算法——Semi-Global Matching (SGM)。SGM 是一种用于从校正后的立体图像对中估计密集视差图的计算机视觉算法，首次在2005年由Heiko Hirschmüller提出。这个库以其高效性、结果质量和计算时间的良好平衡以及适用于ASIC或FPGA的快速并行实现而被广泛应用在实时立体视觉...
基于python实现的SGM半全局立体匹配算法
小张的技术分享博客
12-08 3945
开始正是入门立体匹配算法啦，会不断更新立体匹配的算法和代码。水平有限，旨在先了解和读懂别人的代码的实现方式，和大家交流互相学习，自己用代码实现的话，…emmm…水平有限，可能还有点困难，大家一起努力呀。计算机视觉方向简介 | 半全局匹配SGM【理论恒叨】【立体匹配系列】经典SGM：（1）匹配代价计算之互信息（MI）【立体匹配】Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information（SGM）
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