opencv_fjc的博客

立体匹配中的几大约束参考：https://blog.youkuaiyun.com/hankerbit/article/details/80555910立体匹配的四大约束：由于立体匹配是从二维图像中恢复三维信息，其本身具有不确定性的特征，因此为了获取正确的匹配结果，需要借助各种约束信息来降低匹配的搜索难度，提高匹配的准确度。常用的约束信息有以下几种。1 极线约束由一个三维点和它在两相机成像平...

1.双目立体视觉匹配（双目原理）:http://www.pianshen.com/article/110994714/http://www.pianshen.com/article/1916100637/http://www.pianshen.com/article/4440183190/2.双目立体匹配 等 算法 论文 综述：http://www.pianshen.com/a...

1）根据采用图像表示的基元不同，立体匹配算法分为：A、区域立体匹配算法（可获取稠密视差图。缺点：受图像的仿射畸变和辐射畸变影响较大；像素点约束窗口的大小与形状选择比较困难，选择过大，在深度不连续处，视差图中会出现过度平滑现象；选择过小，对像素点的约束比较少，图像信息没有得到充分利用，容易产生误匹配。）B、基于特征的立体匹配算法（可获得稀疏的视差图，经差值估计可获得稠密视差图。可提取点、线、...

OpenCV3.4两种立体匹配算法效果对比以OpenCV自带的Aloe图像对为例：1.BM算法（Block Matching）参数设置如下： int numberOfDisparities = ((imgSize.width / 8) + 15) & -16; cv::Ptr<cv::StereoBM> bm = cv::S...

void insertDepth32f(cv::Mat& depth){ const int width = depth.cols; const int height = depth.rows; float* data = (float*)depth.data; cv::Mat integralMap = cv::Mat::zeros(height, w...