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。

相关问题

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%"]
[ .reference_list ]

opencv中获取视差图BM算法

在OpenCV中，可以使用Block Matching（BM）算法来获取视差图。BM算法是一种基于区块匹配的立体匹配算法，它通过将左右图像的对应区域进行匹配，计算出每个像素点的视差值。

以下是使用BM算法获取视差图的示例代码：

import cv2

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

# 创建BM算法对象
bm = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)

# 计算视差图
disparity = bm.compute(left_img, right_img)

# 可选：对视差图进行归一化处理
disparity_normalized = cv2.normalize(disparity, disparity, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)

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

在示例代码中，首先通过`cv2.imread()`函数读取左右视图的图像。然后使用`cv2.StereoBM_create()`函数创建BM算法对象，可以通过调整`numDisparities`和`blockSize`参数来调节算法的精度和计算速度。接下来，调用`bm.compute()`函数计算视差图。最后，可以使用`cv2.normalize()`函数对视差图进行归一化处理，并使用`cv2.imshow()`函数显示视差图。

请注意，BM算法是一种简单且常用的立体匹配算法，但在某些情况下可能存在一些局限性。在实际应用中，你可能需要考虑其他更复杂的立体匹配算法，如Semi-Global Block Matching（SGBM）或Graph Cuts等，以获得更好的视差图质量。