Binocular Disparity map 双目视差图

最新推荐文章于 2025-05-15 10:43:29 发布
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分类专栏： 双目立体视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kl1411/article/details/58322013
本文介绍了双目立体视觉中的匹配算法原理，包括从左视图计算每个像素的匹配代价，并通过赢家通吃策略确定最优视差匹配。此外，还区分了局部匹配算法与全局优化算法的不同，并推荐了一本深入探讨三维计算机视觉技术和算法的书籍。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在双目立体视觉领域，基本上是左视图算起，算每一个像素的匹配代价，之后又一个赢家通吃，得到每一个像素匹配代价的最小值，这样就是最优的视差匹配。


具体还要分成局部匹配算法，和全局优化算法


推荐一本书《三维计算机视觉技术和算法导论》
双目视觉测距原理深度剖析：一个被忽略的小问题
青箬笠，绿蓑衣
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这里不对双目视觉测距的原理进行过多讲解，而是针对双目测距公式，一个容易忽视的小问题，讲一下我的学习所得，欢迎大家批评指正。 参考博客： 对于双目测距原理不了解的，可以参考如下博客，讲解的都很详细： 双目视觉测距原理，数学推导及三维重建资源 双目相机–双目视差与深度距离关系推导详解 以下内容也是由此引发： ...
3D Reconstruction三维重建halcon算子，持续更新
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目录3D Reconstruction三维重建Binocular Stereo双目立体binocular_disparitybinocular_disparity_mgbinocular_disparity_msbinocular_distancebinocular_distance_mgbinocular_distance_msdisparity_image_to_xyzdisparity_to...
【C# + HALCON 机器视觉】HALCON经典算子：双目视差计算（binocular_disparity）
最新发布
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
05-15 1331
摘要：本文针对物流行业包裹自动化测量需求，提出基于C#与HALCON的双目视觉体积测量解决方案。通过binocular_disparity算子生成视差图，结合xyz_to_object_model_3d重建三维点云，实现包裹尺寸的高精度测量。系统采用C#实现算法逻辑与硬件控制，实测体积误差<1%，处理速度<200ms/件。文中详细阐述系统标定方法、视差计算优化、点云处理流程及跨平台集成方案，并提供完整代码与实验验证。该方案为物流自动化提供了可复用的技术模板，对推动智能仓储建设具有重要参考价值。
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10-28 1187
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11-06 285
需要引入jq库 // parallax（插件） //调用方式 <script type="text/javascript" src="//dfs.yun300.cn/group1/M00/1C/5D/rBQBHF7wX0GEKouDAAAAADaOm2Q3693.js"></script> //主题结构 <ul class="nparallax-scene"> <li class="layer" data-depth=".20"> &lt...
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gu_jingli的博客
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