flow_specter的博客

网站介绍 参考 [1] https://blog.youkuaiyun.com/NNNNNNNNNNNNY/article/details/52260370

对于立体任务来说: 输入的左图即为guide影像,格式只能是8位的深度,可以是灰度图也可以是彩色图; src图像就是待处理的图像,可以是视差图或者深度图,一般来说这个计算通常希望更准一点,虽然说可以是无符号8位,有符号16位,32位浮点,还是比较推荐32位浮点,计算的会更准一些,src的通道可以达到4个通道; confidence可以是8位的无符号,也可以是32位的浮点,必须是单通道,注意,如果是8通道的,那么数值希望是0-255之间,如果是32F那么希望数值是0-1之间; ...

文章目录1. BGR转YUV并分割三通道2. 彩色图转灰度图3. 生成全0，全1矩阵4. 取值5. 取矩阵的roi读取txt， 转为浮点型的mat视差后处理的opencv函数1. DT滤波 (domain filter)膨胀 影像就是矩阵，对于矩阵的操作不可避免。 1. BGR转YUV并分割三通道 //inImage为输入的RGB图像 cv::Mat imageY(inImage.rows,inImage.cols,1); cv::Mat imageU(inImage.rows,inImage.co