双目视觉资料/双目测距 sgbm算法 python版_一颗小树x的博客-csdn博客_双目相机测

双目视觉资料是指通过两个摄像头获取的图像资料，利用双目视觉技术进行深度测距的方法。其中，sgbm算法是一种常用的双目匹配算法。

sgbm算法（Semi-Global Block Matching）是一种基于区块匹配的深度图像生成算法。在该算法中，首先将两个摄像头获取的图像进行预处理，包括去噪、灰度处理等。然后对左右两个图像之间的每个像素进行匹配，找出最佳匹配区块。这里采用了基于代价函数的匹配策略，通过比较区块中像素的相似性来进行匹配。

sgbm算法通过对每对像素之间的代价进行累积，以减小匹配误差。在累积过程中，采用了全局一致性原则，即考虑像素之间的相对位置关系，以减小深度图的噪声和伪影。最终，通过像素之间的累积代价得到深度图像，将灰度图像转化为深度信息。

双目相机测距是通过双目视觉技术实现的测距方法。通过获取左右两个摄像头的图像，利用双目视觉算法计算出像素之间的深度信息，即两个摄像头之间的空间距离。通过深度信息和相机参数，可以将像素坐标转化为实际物体的距离。

在使用Python进行双目视觉测距时，可以借助开源库OpenCV提供的函数，如cv2.StereoSGBM()来实现sgbm算法。这个函数可以输入左右图像、相机参数等参数，并返回深度图像。

总结来说，双目视觉资料/双目测距是通过两个摄像头获取的图像资料，利用双目视觉算法计算出深度信息的方法。sgbm算法是一种常用的双目匹配算法，可以通过Python编程实现，并借助OpenCV库进行图像处理和深度图像生成。

相关问题

sgbm算法python

SGBM算法是一种双目立体匹配算法，可以用于计算两张立体图像之间的深度信息。在Python中，可以使用OpenCV库来实现SGBM算法。

以下是一个简单的SGBM算法的Python代码示例：

import cv2

# 读取左右两张图像
imgL = cv2.imread('left.jpg', 0)
imgR = cv2.imread('right.jpg', 0)

# 创建SGBM对象
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0, numDisparities=16, blockSize=3)

# 计算视差图
disparity = stereo.compute(imgL, imgR)

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

在这个例子中，我们首先读取了左右两张图像，然后创建了一个SGBM对象。我们使用`compute()`方法计算了视差图，并将其显示出来。在创建SGBM对象时，我们可以传递许多参数来控制算法的行为，如`minDisparity`，`numDisparities`和`blockSize`等。

需要注意的是，SGBM算法需要大量的计算资源，所以在处理大型图像时可能需要耐心等待。

SGBM算法python源码

以下是Python中使用OpenCV实现SGBM算法的示例代码：

import cv2

# 读入左右两幅图像
img_left = cv2.imread('left.png', 0)
img_right = cv2.imread('right.png', 0)

# 创建SGBM对象
stereo = cv2.StereoSGBM_create(
    minDisparity=0,
    numDisparities=16*5,
    blockSize=3,
    P1=8*3*3**2,
    P2=32*3*3**2,
    disp12MaxDiff=1,
    uniquenessRatio=10,
    speckleWindowSize=100,
    speckleRange=32
)

# 计算左右两幅图像的视差图
disparity = stereo.compute(img_left, img_right)

# 显示视差图
cv2.imshow('Disparity', disparity / 16.0)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们首先读入了左右两幅图像，然后创建了一个SGBM对象，并设置了一些参数。接着，我们调用了SGBM对象的`compute`方法，计算了左右两幅图像的视差图，并将结果显示出来。需要注意的是，由于视差图中的像素值通常比较大，我们在显示时将其除以了16，以便更好地观察。