OpenCV基于Quasi Dense立体视觉的深度图像生成

OpenCV基于Quasi Dense立体视觉的深度图像生成

OpenCV是一种开源计算机视觉和机器学习库，可用于处理图像和视频。它提供了许多有用的功能，例如边缘检测、对象检测、特征提取、深度估计等。在本文中，我们将探讨Quasi Dense Stereo（准密集立体声）算法，并使用OpenCV实现它。

Quasi Dense Stereo是一种基于相邻像素之间的匹配的立体视觉算法。它可以用于生成深度地图，该地图显示场景中每个像素的深度值。该算法假定相邻像素具有相似的颜色和纹理，这些相似性可以用来找到对应点。因此，该算法适用于纹理丰富、有规律的场景，而对于少纹理、随机分布的场景可能不太适用。

Quasi Dense Stereo算法完成立体视觉的过程包括以下步骤：

1. 通过对左右两张图像进行预处理，提取出图像中的特征点，如角点、SIFT特征点等。
2. 对特征点进行描述，例如使用SURF算法提取特征向量。
3. 对左右图像中的每个特征点进行匹配，得到它们之间的相对偏移量，也称为视差（disparity）。
4. 对于那些无法匹配的像素，使用准密集匹配算法来找到它们的视差值。
5. 使用生成的视差图像，通过三角剖分算法计算出点云，得到场景的3D模型。

我们将使用OpenCV库中的StereoSGBM（Semi-Global Block Matching）算法来实现步骤3和步骤4。该算法可以在两个图像之间计算出每个像素的视差值。我们还将使用OpenCV中的FastFeatureDetector和SURF算法来提取特征点，并使用FlannBasedMatcher进行特征匹配。

下面是完整的代码实现：<