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NCC算法的立体匹配代码

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简介:
这段代码实现了基于NCC(归一化互相关)算法的立体视觉匹配,适用于计算机视觉领域中深度信息和三维重建的研究与应用。 在VS上实现的立体匹配NCC算法使用C++编写,非常适合初学者学习。请注意配置OpenCV库。

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客服
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  • NCC
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    这段代码实现了基于NCC(归一化互相关)算法的立体视觉匹配,适用于计算机视觉领域中深度信息和三维重建的研究与应用。 在VS上实现的立体匹配NCC算法使用C++编写,非常适合初学者学习。请注意配置OpenCV库。
  • SAD_SSD+NCC应用.rar_seldomerq__SSD+SAD+NCC
    优质
    本资源探讨了将SSD、SAD和NCC三种算法结合应用于立体匹配问题的方法,旨在通过综合运用多种特征提取技术来提升匹配精度与效率。 立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要问题,涉及到SSD(Sum of Squared Differences)、SAD(Sum of Absolute Differences)以及NCC(Normalized Cross-Correlation)等多种算法的应用。这些方法用于计算图像中像素对之间的相似度,从而实现深度信息的提取和三维场景重建。
  • 基于SSD、SAD和NCCMatlab
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    本段代码实现了一种结合SSD(平方差)、SAD(绝对差值)及NCC(归一化互相关)方法的高效立体匹配算法,适用于Matlab环境。通过综合利用这三种成本计算方式的优点,该算法能够有效提高视差图的质量和计算效率,在计算机视觉领域具有广泛应用价值。 这里有三个基础性的立体匹配算法可以直接下载并运行。这些算法是学习立体匹配不可或缺的内容,仅需花费5个币即可获得,价格非常实惠。希望这能帮助到大家,相信你们在下载后一定不会感到失望的。
  • :SAD、SSD、NCC和CENSUS方
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    本文章介绍了四种常见的立体匹配算法:SAD(绝对差值)、SSD(平方差)、NCC(归一化互相关)及Census变换,探讨其原理与应用。 MATLAB中的立体匹配可以通过多种方法实现,包括SAD(绝对差值之和)、SSD(平方差之和)、NCC(归一化互相关)以及CENSUS变换等算法。这些方法适合初学者学习和应用。
  • NCC详解
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    本文详细解析了NCC(.normalized cross-correlation)匹配算法的工作原理、应用范围及其在图像处理中的重要性,并探讨其优缺点。 本段落探讨了匹配算法中的NCC(归一化互相关)原理及其代码实现示例,并对比分析了NCC与其它对中匹配算法的效果差异。
  • 详解:SSD、SAD、NCC、NSSD和Census等基本方
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    本文章深入解析了多种主流立体匹配算法,包括SSD、SAD、NCC、NSSD及Census变换法,旨在帮助读者理解并应用这些技术解决深度感知问题。 Stereo Match 立体匹配算法包括SSD、SAD、NCC、NSSD和Census等基本算法,适合用C/C++语言编写,非常适合初学者学习。
  • 【OpenCV】StereoSGBM
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    本资源提供OpenCV库中StereoSGBM(stereo semi-global block matching)立体匹配算法的源代码,适用于计算机视觉领域中的深度信息提取与三维重建。 有兴趣的同学可以研究一下OpenCV中的立体匹配算法StereoSGBM的源码。
  • 基于图割(含)
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    本作品介绍了一种基于图割理论的高效立体匹配算法,并附有实现该算法的源代码。通过优化能量函数以达到像素级视差计算,有效提升了深度信息获取的精度与效率。 由Kolmogorov代码重写的软件可以在本段落的IPOL网页上找到。一组立体对是可用的,Kolmogorov和Zabih的算法也可以在网上试用。在演示中,为了提高效率,算法运行于6个重叠的图像切片之上。从本质上讲,还需要两个参数:一是数据阻塞成本(K),二是关于忠诚度的成本因子(λ)。默认情况下,这些参数会自动调优,但用户可以根据需要调整它们以获得更好的结果。
  • SAD.zip
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    SAD立体匹配算法提供了一种基于像素灰度差异计算的简单而有效的方法,用于进行图像深度信息提取。该资源包含详细的算法实现和应用示例代码。 SAD立体匹配算法源码提供了一种基于结构相似度的图像处理方法,适用于计算机视觉领域中的深度估计问题。此算法通过计算左右视图中像素灰度值差异来确定对应点,进而构建出目标物体或场景的三维模型。该代码实现了快速且准确的特征提取与匹配过程,在立体视觉应用中有广泛应用潜力。
  • MATLAB中实现__下载
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的立体视觉匹配算法源码,旨在帮助用户理解和实践计算机视觉领域内的深度估计与三维重建技术。适合科研和学习使用。 在 MATLAB 中实现的立体匹配算法代码可以进行下载。