stereosgbm
时间: 2023-09-03 12:04:01 浏览: 41
StereosGBM是一种用于图像视觉的算法,特别用于进行立体视觉的匹配和重建。
"Stereo"一词意味着立体,指的是通过两个或多个相机捕捉到的不同角度的图像来模拟人眼对场景的立体感知。一般情况下,这两个相机被称为左相机和右相机。但是,由于拍摄角度和距离等因素的改变,左右相机图像之间可能存在一些差异。在图像匹配过程中,这些不同之处需要被检测出来。
GBM则代表了"gradient boosting machine",是一种机器学习算法。它是通过逐步构建一系列弱分类器来提升整个系统的性能。每个弱分类器都会学习如何从输入数据中提取特征,并根据这些特征来判断对象或场景。最后,这些弱分类器的预测结果会结合起来,形成最终的匹配结果。
因此,StereosGBM可以理解为一个利用梯度提升机算法的立体视觉匹配和重建的方法。该算法可以识别左右相机图像之间的差异,并根据这些差异来生成具有立体感的图像或场景。这种方法在计算机视觉、机器人感知和增强现实等领域有广泛的应用。
相关问题
stereosgbm_create调参
调参是指在使用StereoSGBM算法时,根据具体的应用场景和需求,调整算法的参数以获得更好的效果。StereoSGBM是一种用于立体匹配的算法,通过比较左右两个图像中对应像素的灰度值差异来计算视差(disparity)。
以下是一些常见的StereoSGBM算法的参数及其含义:
1. numDisparities:表示搜索视差的范围,一般设为16的倍数,默认值为16。
2. blockSize:表示块匹配的窗口大小,一般为奇数,默认值为3。
3. P1:表示视差变化时的惩罚项,用于限制视差变化的平滑性,默认值为0。
4. P2:表示视差变化较大时的惩罚项,用于进一步限制视差变化的平滑性,默认值为0。
5. disp12MaxDiff:表示左右视差图之间的最大差异,用于过滤不一致的匹配,默认值为-1,表示不使用该限制。
6. preFilterCap:表示预处理滤波器的最大值,用于去除噪声,默认值为0。
7. uniquenessRatio:表示唯一性比率,用于判断匹配是否唯一,默认值为10。
8. speckleWindowSize:表示连通区域的最大尺寸,用于去除小的错误匹配,默认值为100。
9. speckleRange:表示连通区域的像素差异阈值,用于去除小的错误匹配,默认值为32。
调参的过程通常是根据具体的应用场景和需求进行迭代调整,可以通过观察视差图的结果来评估算法的效果,并根据需要进行参数的调整。建议先使用默认参数进行初步匹配,然后根据实际效果逐步调整参数,直到获得满意的结果。
cv:StereoSGBM()换为Opencv c++函数
StereoSGBM()是OpenCV中的一个函数,可以用于计算视差图像。在C++中调用该函数的代码如下:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
cv::Mat img1 = cv::imread("left.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat img2 = cv::imread("right.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat disp;
cv::Ptr<cv::StereoSGBM> sgbm = cv::StereoSGBM::create(0, 16, 3);
sgbm->compute(img1, img2, disp);
cv::imshow("disparity", disp);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
其中,`img1`和`img2`分别是左右相机拍摄的灰度图像,`disp`是计算得到的视差图像。`cv::StereoSGBM::create()`函数用于创建一个`StereoSGBM`对象,并设置了一些参数,例如最小视差值为0,最大视差值为16,窗口大小为3。最后调用`compute()`函数计算出视差图像。
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