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立体匹配（x）SGBM半全局立体匹配算法一、SGBM算法实现过程1、预处理预处理目的是得到图像的梯度信息Step1：SGBM采用水平Sobel算子，对图像做处理，公式为：Sobel(x,y)=2[P(x+1,y)-P(x-1,y)]+ P(x+1,y-1)-P(x-1,y-1)+ P(x+1,y+1)-P(x-1,y+1)Step2：用一个函数将经过水平Sobel算子处理后的图像上每个像素点（P表示其像素值）映射成一个新的图像；PNEW表示新图像上的像素值。映射函数：其中preF

文章目录立体匹配步骤详解Step1 匹配代价计算Step2 代价聚合Step3 视差计算Step4 视差优化立体匹配步骤详解Step1 匹配代价计算匹配代价计算的目的是衡量待匹配像素与候选像素之间的相关性。两个像素无论是否为同名点，都可以通过匹配代价函数计算匹配代价，代价越小则说明相关性越大，是同名点的概率也越大。每个像素在搜索同名点之前，往往会指定一个视差搜索范围D（Dmin ~ Dmax）,视差搜索时将范围限定在D内，用一个大小为W×H×D（W为影像宽度，H为影像高度）的三维矩阵C来存储每个像

文章目录[双目视差] 立体匹配算法推理 - SGBM算法（二）一、SGM算法二、 后处理[双目视差] 立体匹配算法推理 - SGBM算法（二）一、SGM算法SGM算法的全称为Semi-Global Matching，网上关于它的介绍有很多不细讲，它的论文出处详见文末参考文献，但是这里也要为作者赞一把，很牛逼。SGM其实本质上还是一种代价聚合算法，和局部立体匹配算法中的代价聚合很像，不然也不会叫Semi-Global了（当然也不全是哈，重点在后面~），而Global又是从何而来呢？为了达到和全局立体匹

文章目录[双目视差] 立体匹配算法推理 - SGBM算法（一）一、SGBM与SGM的区别二、代价计算[双目视差] 立体匹配算法推理 - SGBM算法（一）SGBM立体匹配算法，总体来讲包含以下6个步骤：Preprocess ( GaussBlur , SobelX, …etc)预处理Cost Compute ( AD, SAD, SSD, BT, NCC, Census, …etc)代价计算Cost Aggregation ( Boxfilter, CBCA, WMF, MST,

OpenCV双目视觉：Bouguet立体校正https://jingyan.baidu.com/article/a681b0de74312a3b1843460d.htmlcvConvert函数用于图像和矩阵之间的相互转换 为什么要用cvConvert 把IplImage转为矩阵？ 因为IplImage里的数据，你只能用uchar的形式存放，当你需要这些图像数据看作数据矩阵来运算时，0~255的精度显然满足不了要求； 然而CvMat里却可以存放任意通道数、任意格式的数据，这个机制方便了研究中的这种需求，转化

文章目录单双目MATLAB 相机标定（二）双目摄像机标定一、环境准备二、标定过程单双目MATLAB 相机标定（二）双目摄像机标定一、环境准备MATLAB R2014a+windows7 64位单目标定的15对左右摄像头获取的图像，还有两个独立标定的结果如Calib_Results_left.mat、Calib_Results_right.mat二、标定过程（1）在窗口处输入“stereo_gui"，出现如图窗口：（2）点击第一个按钮 Load left and right cali

单双目MATLAB 相机标定（一）单目摄像机标定一、环境准备MATLAB R2014a+windows7 64位二、标定过程（1）首先把解压的TOOLBOX_calib文件夹的路径设置到MATLAB里,在主页->环境->设置路径->选择工具箱路径，如图：选择保存后关闭（2）此时，将你采集到的图片放到工具箱以外的文件夹中，在MATLAB中打开，如图：注意上面的路径，必须选择图像所在的文件夹，不然下一步会出现错误“No image in this directo