Advertisement

基于可变窗口的立体匹配算法C++实现代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一种基于可变窗口的高效立体匹配算法的C++实现，旨在提高视差图计算的速度和精度。适合于计算机视觉研究与应用开发。 基于可变窗口的立体匹配C++程序代码已经过测试且无错误，可以直接运行。只需将图像路径改为自己的即可使用，默认采用经典的tsukuba图进行相对匹配，效果良好。对于刚接触立体匹配的同学来说非常有帮助。此外，在我的主页上还可以找到SAD、SSD和NCC的经典局部立体匹配算法的代码，需要的话可以自行下载查看。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于可变窗口的立体匹配算法C++实现代码
    优质
    本项目提供了一种基于可变窗口的高效立体匹配算法的C++实现，旨在提高视差图计算的速度和精度。适合于计算机视觉研究与应用开发。 基于可变窗口的立体匹配C++程序代码已经过测试且无错误，可以直接运行。只需将图像路径改为自己的即可使用，默认采用经典的tsukuba图进行相对匹配，效果良好。对于刚接触立体匹配的同学来说非常有帮助。此外，在我的主页上还可以找到SAD、SSD和NCC的经典局部立体匹配算法的代码，需要的话可以自行下载查看。
     
  • C++中实现的 census 立体匹配算法
    优质
    本简介介绍了一种基于C++编程语言实现的census立体匹配算法。该算法利用了census变换来提取图像特征，并通过高效的搜索策略进行像素对应，以生成高质量的深度图。 census 立体匹配算法的C++实现可以进行直接运行或根据需要进行修改。
     
  • NCC算法的立体匹配代码
    优质
    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。
     
  • 基于图割的立体匹配算法(含代码)
    优质
    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。
     
  • MATLAB中的立体匹配算法实现_代码_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。
     
  • 基于Sad的立体匹配算法
    优质
    本研究提出了一种基于Sad（Sum of Absolute Differences）的改进型立体匹配算法，旨在提高视差计算精度与效率，适用于多种图像场景。 这只是一个简单的立体匹配程序，可以正常运行。如果从事计算机视觉方面的研究或开发工作，这段代码还是有一定的参考价值的。
     
  • 基于ADCensus的立体匹配算法
    优质
    本研究提出了一种基于ADCensus算子的新型立体匹配算法，通过改进传统Census变换方法，在保持计算效率的同时显著提升了视差图的准确性和细节丰富度。 在VS2012下调试好的代码需要配置PCL、BOOST和OpenMP。
     
  • 基于C++的双目立体匹配算法程序
    优质
    本程序采用C++语言开发，实现高效准确的双目立体视觉中的立体匹配算法，适用于计算机视觉领域中深度信息提取和三维重建任务。 双目立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要课题，主要用于获取场景的三维信息。在这个主题中，我们将深入探讨双目立体匹配的基本概念、相关算法以及C++实现的关键步骤。 双目立体匹配是一种基于两个不同视角（通常称为左眼和右眼图像）的图像处理技术，通过寻找图像对中对应像素的最佳匹配来估算深度信息。这种技术广泛应用于机器人导航、自动驾驶和3D重建等领域。 1. 双目立体匹配原理： - 基线与视差：两个相机之间的距离被称为基线，由于视角不同，在两幅图像中的同一物体位置会有差异，这一差异称为视差。 - 立体匹配：通过计算每像素的视差来建立像素级深度图。每个像素的深度与其在另一幅图像中对应的匹配像素的位置相关联。 - 匹配准则：常用的匹配准则是SAD（绝对差值和）、SSD（平方误差和）以及NCC（归一化互相关系数）。 2. 算法流程： - 相机标定：首先需要进行相机标定，以获取内参与外参数。这一步通常使用牛顿-拉弗森迭代方法或张氏标定方法完成。 - 图像预处理：包括灰度化、直方图均衡和去噪等步骤来提高图像质量。 - 匹配成本计算：为每个像素在另一幅图像中找到匹配位置，并计算其匹配代价，可以使用上述的SAD、SSD或NCC准则进行评估。 - 成本聚合：通过梯度下降法、动态规划或者立体匹配网络等方式减少错误匹配的可能性。 - 视差优化：采用自适应阈值和连续性约束等策略来剔除错误匹配，并最终生成深度图。 3. C++实现的关键点： - 使用OpenCV库：OpenCV提供了丰富的图像处理与计算机视觉函数，包括相机标定、图像预处理及匹配成本计算等功能。 - 多线程与并行计算：为了提高效率，在计算匹配代价和优化视差时可以利用OpenMP或CUDA进行并行化操作。 - 数据结构设计：例如使用立体匹配图（cost volume）存储每个像素的可能匹配位置，便于后续聚合及优化处理。 - 实时性优化：对于实时应用而言，需要注意算法复杂度与内存占用问题，并根据实际需求调整精度以提高速度。 4. 文件结构分析： 在名为StereoCalibMatch的文件中很可能会包含相机标定和立体匹配过程的相关代码。可能包括以下几个部分： - 相机参数计算函数：用于获取内参及外参数。 - 图像处理程序：进行灰度化、直方图均衡等操作以提升图像质量。 - 匹配成本模块：为每个像素计算与另一幅图像中对应位置的匹配代价。 - 成本聚合和视差优化部分：减少错误匹配，提高深度图准确性。 - 显示及输出功能：展示并保存结果，如生成深度图。 双目立体匹配算法涉及多个复杂的步骤从相机标定到最终视差优化每个环节都需要精确处理。在C++中实现这一算法需要深入理解计算机视觉理论，并熟练掌握图像处理和性能优化技巧。
     
  • 基于Python的SGM半全局立体匹配算法实现
    优质
    本项目采用Python语言实现了SGM（ Semi-Global Matching）半全局立体匹配算法，用于计算图像间的视差图，达到三维重建和深度估计的目的。 基于Python实现的SGM半全局立体匹配算法，可以直接替换图片位置进行使用，并且代码中有详细的注释。
     
  • 基于SSD、SAD和NCC的立体匹配算法Matlab代码
    优质
    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。