sgm立体匹配算法代码

SGM（Semi-Global Matching）算法是一种用于立体匹配的经典算法。它的代码实现包含以下几个主要步骤：

1. 计算代价体积：首先，需要计算两幅立体图像之间的代价体积，即每个像素点的匹配代价。可以使用不同的度量方法来计算两个像素之间的相似度，例如灰度差异、颜色一致性等。代价体积中的每个元素代表了一个像素在不同视差值下的匹配代价。

2. 聚合代价：使用动态规划方法，从代价体积中找到每个像素点的最小代价路径。这个过程中，会利用代价体积中的相邻像素的匹配代价信息，通过迭代的方式确定每个像素的最佳匹配视差。

3. 视差计算：通过查找每个像素点的最佳匹配视差，可以得到整个图像的视差图。视差图中的每个像素值表示了该像素与对应像素的视差值，即在相应像素上的位移。

4. 视差后处理：为了提高匹配的准确性，可以对视差图进行后处理。常用的方法包括中值滤波、平滑滤波等，以去除噪声和平滑不连续区域。

总的来说，SGM立体匹配算法的主要步骤包括代价体积的计算、代价聚合、视差计算和视差后处理。通过这些步骤，可以得到一副精确的视差图，实现了立体图像的匹配。

相关问题

双目立体匹配算法：SGM 实时代码

以下是双目立体匹配算法SGM的实时代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

const int max_image_size = 960;
const int max_disparity = 64;
const int P1 = 5;
const int P2 = 70;
const int penalty_scale = 10;
const int uniqueness_ratio = 15;
const int speckle_window_size = 100;
const int speckle_range = 32;

int main(int argc, char** argv) {
    if(argc != 3) {
        cout << "Usage: ./sgm_stereo left_image right_image" << endl;
        return -1;
    }

    Mat imgL = imread(argv[1], IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat imgR = imread(argv[2], IMREAD_GRAYSCALE);

    if(imgL.empty() || imgR.empty()) {
        cout << "Error: Could not open or find the images" << endl;
        return -1;
    }

    int width = imgL.cols;
    int height = imgL.rows;

    if(width > max_image_size || height > max_image_size) {
        cout << "Error: Image size too large" << endl;
        return -1;
    }

    int min_disparity = 0;
    int max_disparity = 64;

    Mat disparity_map = Mat::zeros(height, width, CV_8UC1);

    for(int y = 0; y < height; y++) {
        for(int x = 0; x < width; x++) {
            int min_cost = INT_MAX;
            int best_disparity = min_disparity;

            for(int d = min_disparity; d < max_disparity; d++) {
                int sum = 0;
                int count = 0;

                for(int dy = -1; dy <= 1; dy++) {
                    for(int dx = -1; dx <= 1; dx++) {
                        int xl = x + dx;
                        int xr = x + dx - d;

                        if(xl < 0 || xl >= width || xr < 0 || xr >= width) {
                            continue;
                        }

                        int diff = abs((int)imgL.at<uchar>(y+dy, x+dx) - (int)imgR.at<uchar>(y+dy, xr));

                        sum += diff;
                        count++;
                    }
                }

                int cost = sum / count;

                if(d > min_disparity) {
                    int diff = abs(d - best_disparity);

                    cost += (diff == 1) ? P1 : (P1 + (diff - 1) * P2);
                }

                if(cost < min_cost) {
                    min_cost = cost;
                    best_disparity = d;
                }
            }

            disparity_map.at<uchar>(y, x) = best_disparity;
        }
    }

    Ptr<StereoSGBM> stereo = StereoSGBM::create(min_disparity, max_disparity, penalty_scale, 8 * imgL.channels() * speckle_window_size * speckle_window_size, 32 * speckle_range, uniqueness_ratio, StereoSGBM::MODE_SGBM_3WAY);
    stereo->compute(imgL, imgR, disparity_map);

    namedWindow("Disparity Map", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Disparity Map", disparity_map);

    waitKey(0);

    return 0;
}

需要注意的是，此代码只是SGM算法的实现之一，针对不同的场景和需求，实现方式可能会有所不同。

sgm立体匹配python

SGM（Semi-Global Matching）是一种用于立体匹配的算法，可以在两个图像中找到对应的像素点，从而得到深度信息。在Python中，可以使用OpenCV库来实现SGM算法。

以下是一个使用Python和OpenCV实现SGM立体匹配的简单示例代码：

import cv2

# 读取左右视图的图像
left_img = cv2.imread('left_image.png', 0)
right_img = cv2.imread('right_image.png', 0)

# 创建SGM对象
sgbm = cv2.StereoSGBM_create()

# 设置SGM参数
sgbm.setMinDisparity(0)
sgbm.setNumDisparities(16)
sgbm.setBlockSize(5)
sgbm.setUniquenessRatio(10)
sgbm.setSpeckleWindowSize(100)
sgbm.setSpeckleRange(32)
sgbm.setDisp12MaxDiff(1)

# 计算视差图
disparity_map = sgbm.compute(left_img, right_img)

# 显示视差图
cv2.imshow('Disparity Map', disparity_map)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先通过`cv2.imread()`函数读取左右视图的图像。然后，创建`cv2.StereoSGBM_create()`对象并设置SGM算法的参数。接下来，调用`compute()`函数计算视差图。最后，使用`imshow()`函数显示视差图。

请注意，这只是一个简单的示例代码，并且参数设置可能需要根据具体情况进行调整。此外，还可以使用其他立体匹配算法，如BM（Block Matching）算法，来实现立体匹配。