opencv立体匹配算法

OpenCV立体匹配算法是一种计算机视觉算法，用于计算两个图像之间的视差图，从而实现三维重建。OpenCV提供了两种立体匹配算法：基于块匹配的BM算法和基于全局优化的SGBM算法。BM算法默认使用单通道DP算法，只用了5个方向，而fullDP使能时则使用8个方向。匹配代价的计算采用BT算法，并没有实现基于互熵信息的匹配代价计算。SGBM算法是用C++语言编写的，没有C实现模块。与H. Hirschmuller提出的原算法相比，主要有一些变化。各参数设置如BM方法，速度比较快，320*240的灰度图匹配时间为78ms。

相关问题

实现基于 OpenCV 的立体匹配算法

很棒的问题！我可以为您提供一些基本信息和一些资源来开始使用OpenCV进行立体匹配算法的实现。OpenCV是一种用于图像处理的开源计算机视觉库，它可以用于许多应用程序，包括立体匹配。立体匹配旨在寻找两个图像中相同物体的位置。通常，这是通过计算两个图像之间的差异来完成的。您可以在OpenCV文档中找到关于立体匹配的更多信息。希望这些信息能对您有所帮助！

基于OPENCV的立体匹配算法python

抱歉，我对这个问题可以回答。 基于 OpenCV 的立体匹配算法是一种用于计算图像深度信息的技术。使用摄像头拍摄同一场景的两幅图像，通过对比两幅图像的像素点，计算像素点之间的差值，从而得出物体的深度信息。 Python 是一种编程语言，可以使用它来实现基于 OpenCV 的立体匹配算法。