立体匹配算法python SGBM

立体匹配算法中的SGBM是指Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information，它是一种全局匹配算法。相比于局部匹配算法，SGBM在匹配效果上表现更好，但同时也具有更高的复杂度。SGBM的原理主要参考了Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information算法。在实际应用中，立体匹配算法应该在极线/立体校正后应用，以获得最佳效果。

在Python中，可以使用OpenCV库来实现SGBM算法的立体匹配。OpenCV提供了相关的接口和函数用于处理立体匹配。可以通过调用cv2.StereoSGBM_create()函数来创建一个SGBM对象，并使用该对象的compute()函数来计算立体匹配的结果。在计算之前，需要预先对图像进行极线/立体校正以及其他必要的预处理操作。

以下是一个使用Python和OpenCV实现SGBM算法的简单示例代码:

import cv2

# 读取左右两张图像
left_image = cv2.imread('left_image.png', 0)
right_image = cv2.imread('right_image.png', 0)

# 创建SGBM对象
sgbm = cv2.StereoSGBM_create()

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

# 计算立体匹配
disparity_map = sgbm.compute(left_image, right_image)

# 显示立体匹配结果
cv2.imshow('Disparity Map', disparity_map)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取了左右两张图像，并创建了一个SGBM对象。然后，通过设置SGBM对象的参数，如最小视差、视差范围、块大小等，来对算法进行配置。接下来，我们使用compute()函数来计算立体匹配的结果。最后，我们将计算得到的视差图像显示出来。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用中可能需要根据具体情况进行参数调整和其他额外的处理步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [立体匹配成像算法BM，SGBM，GC，SAD一览](https://blog.csdn.net/Yong_Qi2015/article/details/120520626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [三维重建（10）之立体匹配算法详解：BM、SGBM](https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/127706084)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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