opencv求取视差图sgbm

SGBM（Semi-Global Block Matching）是OpenCV中用于计算视差图的一种算法。视差图是描述立体视觉中离相机平面的距离差异的一种图像。

SGBM算法在计算视差图时，首先需要对左右两个图像进行预处理，包括灰度化、去噪等操作，然后使用代价函数来计算视差值。代价函数根据左右图像的像素强度差异来衡量视差值的可能性，常用的代价函数有SAD（Sum of Absolute Differences）、SSD（Sum of Squared Differences）等。

在SGBM算法中，为了减少计算量和提高计算的准确性，会将图像分割成若干个小块，并使用块匹配的方式计算每个块的相关性。这种方法可以减少计算量，并且能够处理不同区域的视差变化。

计算出每个块的相关性后，SGBM算法会进行视差值的优化，通过全局优化和局部优化来得到最终的视差图。全局优化主要是通过梯度约束和平滑度约束来减少视差图中的噪声，并使得视差变化更加平滑。局部优化则是为了进一步优化局部区域的视差值，通过调整权重和代价函数来得到更准确的视差图。

最后得到的视差图可以用于计算深度图、三维重建等应用，对于视觉导航、机器人感知等方面都具有很大的帮助。

总而言之，SGBM算法是OpenCV中用于计算视差图的一种算法，通过对图像进行预处理，使用代价函数计算视差值，然后通过全局和局部优化得到最终的视差图。这一视差图可以应用于多个领域，为实现深度感知和三维重建等应用提供数据基础。

相关问题

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。

vs2015与opencv4.5.5生成视差图

生成视差图需要用到双目立体视觉技术，而 Opencv 提供了丰富的立体视觉算法库。下面是使用 VS2015 和 Opencv4.5.5 来生成视差图的步骤：

1. 安装 Opencv4.5.5 并添加环境变量。

2. 在 VS2015 中创建一个 C++ 项目，然后在项目属性中设置 C/C++ 和链接器的路径，以便 VS 能够找到 Opencv 库和头文件。

3. 编写代码。下面是一个简单的例子，它使用 Opencv 的双目立体视觉算法来生成视差图。

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 读取左右两张图片
    Mat left = imread("left.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat right = imread("right.png", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 创建视差计算器
    Ptr<StereoSGBM> sgbm = StereoSGBM::create(0, 128, 11);

    // 计算视差图
    Mat disp;
    sgbm->compute(left, right, disp);

    // 显示视差图
    imshow("Disparity Map", disp);
    waitKey(0);

    return 0;
}

4. 运行程序。请确保左右两张图片的分辨率和大小都相同，否则程序可能会出错。

以上就是使用 VS2015 和 Opencv4.5.5 生成视差图的基本步骤。你可以根据自己的需要修改代码并使用其他的立体视觉算法来进行实验。