OPENCV中最佳立体声通讯算法

Best stereo correspondence algorithm in opencv

本文关键字：算法 立体声 最佳 OPENCV      更新时间：2023-10-16

好吧，我有一个立体声设置，它使用sgbm（半全球块匹配），BM（块匹配）和变量匹配算法来计算立体声图像对的差异图书馆。但是差异并不像地面真理差异那样好。

我想知道的是，OpenCV是提供任何可以计算地面真相差异的功能还是程序。根据一些论文，例如丹尼尔·沙尔斯坦（Daniel Scharstein）和理查德·塞利斯基（Richard Szeliski）诸如"分类法和密集两框立体声通讯算法的评估"，他说，信仰传播算法是最好的立体声通讯算法。

是否存在使用图形算法或OpenCV中的信念传播算法计算差异的现有代码。

我不认为OpenCV中有，但是您确实有其他选择。有可用的C 代码，并且很难与OpenCV进行交互：

  • 在米德尔伯里立体声网站上，包括剪图和立体声的信念传播
  • 也有来自西安大略大学真的很好。

我认为hirshmuller的半全球块匹配算法是最好的立体声通讯算法之一。

该算法在OpenCV库中提供。

信仰传播的OPENCV实现仅针对GPU（CUDA和OPENCL）提供，而不是用于CPU实现。他们还具有信仰道具的恒定空间变体

Middlebury网站在这些算法上保持了最新的最新状态，因此请密切关注新条目。

是的，tsgo不是开源的，其文章（"通过两步能量最小化的准确立体声匹配"）也不是免费的。有人评估过吗？

有一个用于GraphCut One的OpenCV实现，看起来还不错，值得一试。http://daily-tech.hatenablog.com/entry/2016/06/25/233203

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