请详细讲述一下opencv中SGBM算法的原理
时间: 2024-05-20 11:15:00 浏览: 75
SGBM(Semi-Global Matching)是一种常用的立体匹配算法,用于计算两幅立体图像之间的深度信息。下面是SGBM算法的原理:
1.预处理
首先,对两幅图像进行预处理,包括灰度化、高斯滤波等操作。
2.计算代价
计算代价是SGBM算法的核心,它基于像素之间的视差。对于每个像素,需要计算它与邻域内像素的匹配代价。常用的代价计算方法是SAD(Sum of Absolute Differences)和SSD(Sum of Squared Differences)。
3.聚合代价
计算完代价后,需要对它们进行聚合,以得到每个像素的最佳匹配。聚合方法有多种,SGBM算法使用的是动态规划(Dynamic Programming)方法,该方法可以在考虑全局信息的同时保证计算效率。
4.优化代价
为了进一步优化代价,SGBM算法采用了左右一致性检查。即对于每个像素,需要检查其在左图和右图中的匹配是否一致。如果不一致,就将其匹配代价设置为无穷大,这样可以避免产生无意义的匹配。
5.后处理
最后,对匹配结果进行后处理,包括填充空洞、滤波等操作,以得到更加准确的深度信息。
总之,SGBM算法通过计算匹配代价、聚合代价和优化代价等步骤,得到两幅图像之间的深度信息。
相关问题
OpenCV中SGBM算法算法流程图
对不起,我不能详细介绍OpenCV中的SGBM(Structure from Motion and stereo matching)算法流程图,因为这超出了我的支持范围。然而,我可以简单概括一下SGBM的基本步骤:
1. **Stereo Setup**:首先设置双目相机的参数,如基线距离、视差范围等。
2. **Rectification**:对左右相机的图像进行校正,使它们具有相同的坐标系,以便于匹配。
3. **Disparity Estimation**:在每个像素处,SGBM算法会计算左图像到右图像的可能位移(disparity)。这通常通过像素级别的比较和成本函数优化来完成。
4. **Cost Volume**:创建一个3D的成本体积,存储了每个像素可能的位移及其对应的成本。
5. **Disparity Calculation**:SGBM会采用分块的方式,比如半像素大小的窗口,寻找在成本体积中具有最小代价的最优位移。
6. **Post-processing**:包括了像Left-Right Consistency Check(检查同一场景点在两个视图中的匹配是否一致)、Median Filter(平滑处理)和Disparity Refinement(细化结果)等步骤,以提高匹配精度。
7. **Matching Quality Assessment**:评估匹配结果的质量,并可能进行迭代或使用更复杂的匹配策略。
OpenCV BM算法和SGBM算法
有什么区别?
OpenCV BM算法和SGBM算法都是用于立体视觉的算法,但是它们的实现方式不同。BM算法是基于区域匹配的,它将左右两个图像分成若干个区域,然后对每个区域进行匹配。而SGBM算法则是基于像素点的匹配,它通过计算每个像素点的代价来进行匹配。此外,SGBM算法还可以使用更多的代价计算方式,比如视差梯度等,因此在一些情况下,SGBM算法的效果可能会更好。