双目测距算法流程图解sgbm

双目视觉测距算法（Semi-Global Block Matching，简称SG-BM）是一种常用的双目测距算法，主要用于通过两个视角的图像来估计物体的距离。

SG-BM算法的流程如下：

1. 预处理：
将两个视角的图像进行畸变矫正和校正，以消除镜头畸变和图像偏移。通过使用标定板进行相机标定，得到相机的内参和外参矩阵。

2. 立体匹配：
对于左视图和右视图的像素点，基于代价匹配的方式进行像素点匹配，找出对应的特征点。代价匹配常用的度量是灰度差异或相关性，即计算两个像素点之间的相似度（代价值），并找出代价最小的像素点。

3. 代价聚合：
通过代价图的聚合，将匹配代价在多个方向进行累积。这些方向包括左右、上下、左上右下和右上左下等。

4. 代价优化：
使用全局优化算法对代价图进行平滑处理，以消除噪声和细节。

5. 物体分割与边缘提取：
利用阈值分割将深度图像转换为二值图像，从而提取物体的边缘。

6. 距离计算：
根据相机标定的参数，通过三角测量方法计算出物体距离。

7. 后处理：
进行深度图像的滤波处理，以进一步消除噪声和异常值。

通过以上流程，SG-BM算法能够有效地从双目图像中获取物体的距离信息，广泛应用于机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域。

相关问题

帮我写一段对SGBM双目测距算法调参的代码

这里是一个简单的SGBM双目测距算法调参的代码，供参考：

import cv2

# 读取左右视图图像
imgL = cv2.imread('left.png', 0)
imgR = cv2.imread('right.png', 0)

# 定义SGBM算法的参数
window_size = 3
min_disp = 0
num_disp = 16 * 5
block_size = 5
uniqueness_ratio = 5
speckle_window_size = 100
speckle_range = 32
disp12_max_diff = 1

# 初始化SGBM算法
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=min_disp, numDisparities=num_disp, blockSize=block_size,
                                P1=8 * 3 * window_size ** 2, P2=32 * 3 * window_size ** 2,
                                disp12MaxDiff=disp12_max_diff, uniquenessRatio=uniqueness_ratio,
                                speckleWindowSize=speckle_window_size, speckleRange=speckle_range)

# 计算视差图
disparity = stereo.compute(imgL, imgR).astype(np.float32) / 16.0

# 显示视差图
cv2.imshow('Disparity', (disparity - min_disp) / num_disp)

# 等待按键
cv2.waitKey(0)

在这个代码中，我们使用了cv2.StereoSGBM_create()函数来初始化SGBM算法。这个函数接受多个参数，包括：

- minDisparity：最小视差值。
- numDisparities：最大视差值减去最小视差值，即视差值的范围。
- blockSize：匹配块的大小。
- P1：惩罚系数1。
- P2：惩罚系数2。
- disp12MaxDiff：左右视差图之间的最大差异。
- uniquenessRatio：唯一性比率。
- speckleWindowSize：去除孤立点的窗口大小。
- speckleRange：孤立点的最大范围。
- preFilterCap：预处理滤波器的最大值。

你可能需要根据你的数据集和应用场景来调整这些参数。一般来说，你可以先尝试使用默认值，然后根据实际效果来微调参数。

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。