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基于SGBM的立体匹配算法在公开测试图像上的应用与深度视差图生成

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简介：
本研究探讨了利用SGBM（半全局匹配）算法进行高效立体匹配，并在此基础上生成高质量深度视差图，适用于多种公开测试图像数据集。 使用SGBM立体匹配算法对Middlebury公开数据集中的图像进行测试，并生成深度视差图。首先获取相机参数并在程序中应用这些参数，然后设置图像尺寸并执行立体校正及重映射畸变矫正操作。根据需求调整BM算法的参数后，最终归一化得到所需的深度视差图。可以根据个人需要调节SGBM立体匹配算法的各项参数以优化结果。

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  • 基于SGBM的立体匹配算法在公开测试图像上的应用与深度视差图生成
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    本研究探讨了利用SGBM（半全局匹配）算法进行高效立体匹配，并在此基础上生成高质量深度视差图，适用于多种公开测试图像数据集。 使用SGBM立体匹配算法对Middlebury公开数据集中的图像进行测试，并生成深度视差图。首先获取相机参数并在程序中应用这些参数，然后设置图像尺寸并执行立体校正及重映射畸变矫正操作。根据需求调整BM算法的参数后，最终归一化得到所需的深度视差图。可以根据个人需要调节SGBM立体匹配算法的各项参数以优化结果。
     
  • 立体视觉匹配与视差图算法：基于MATLAB的双图像深度估算基础匹配代码
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    本文章介绍了基于MATLAB实现的立体视觉匹配及视差图算法，详细讲解了如何通过双目摄像头获取的两幅图片进行深度信息估计的基础匹配技术。 计算机立体视觉是从数字图像中提取三维信息的技术。在传统的立体视觉方法中，使用两个水平位移的相机来获取场景的不同视角，类似于人类双眼观察的方式。通过对比这两幅图像，可以以视差图的形式获得相对深度信息，该图中的值反映了相应像素位置之间的水平坐标差异，并且这些值与实际场景中的距离成反比关系。
     
  • 双目标定与立体匹配：计算深度及视差图的方法
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    本研究聚焦于计算机视觉领域中的双目标定和立体匹配技术，探讨了如何利用该技术有效获取场景深度信息及视差图，为机器人导航、虚拟现实等应用提供关键数据支持。 根据左右相机拍摄的图片，首先进行单目标定，然后进行双目标定。之后通过立体校正和立体匹配得到视差图，并计算深度。
     
  • 双目立体匹配的测试数据集与视差图
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    本研究介绍了用于评估和比较不同算法性能的双目视觉系统中的立体匹配测试数据集及其生成的视差图像。 用于双目立体匹配的测试数据集整合了2001、2003、2005和2006四年的数据，并包含标准视差图。
     
  • 基于Disparity的图像匹配以生成视差图象
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    本研究探讨了一种基于视差(disparity)的图像匹配方法，旨在高效准确地生成高质量的视差图像，为立体视觉和深度估计提供有力支持。 利用VC结合OPENCV编写的图像匹配生成视差图像的程序。
     
  • 基于SGBM算法的图片匹配
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    本研究采用SGBM算法进行图像匹配，通过优化参数设置和多视角数据融合技术，提高了立体视觉系统在复杂场景下的精确度与鲁棒性。 基于SGBM的图像匹配在VS2015上进行开发，使用了OpenCV3库。代码完整提供，并且可以直接通过调整内外参数来使用。
     
  • VS2017与OpenCV3.3结合SGBM算法实现双目立体视觉及测距（含双目校正与立体匹配，附带测试图像）
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    本项目利用Visual Studio 2017和OpenCV 3.3库，在C++环境下实现了基于SGBM算法的双目立体视觉及深度测距功能，并包含详细的双目相机标定、立体匹配过程以及测试用图。 本段落介绍如何使用VS2017和OpenCV3.3基于SGBM算法进行双目立体视觉及双目测距，并包括了双目校正和立体匹配的实现方法，文档中还包含了一些用于测试的图片。
     
  • 基于VS2017和OpenCV3.4.3的SGBM与BM立体匹配算法代码
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    本项目采用Visual Studio 2017开发环境及OpenCV 3.4.3库，实现并对比了Stereo Block Matching (SGBM) 和 Block Matching (BM) 立体视觉算法的性能和效果。 基于VS2017+opencv3.4.3的立体匹配SGBM与BM算法代码，在OpenCV更新后，SGBM与SM的调用方式发生了变化。经过一番查找资料，终于成功运行了这些代码。（此代码不涉及两种算法的具体流程，仅展示了如何基于OpenCV库进行成功调用，每个代码大约有60行左右）。如果想了解算法原理，请不要下载这段代码。
     
  • SGBM与BM立体匹配方法.rar
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    本资源深入探讨了SGBM（视差补偿全局捆绑）和BM（Block Matching）两种立体视觉中的经典立体匹配算法，通过对比分析帮助理解两者在计算效率及精确度上的差异。适合计算机视觉领域的学习者和技术研究参考。 在立体匹配算法中，SGBM（Semi-Global Block Matching）和BM（Block Matching）是比较简单的选项，适合初学者使用。这些程序的图片路径可以轻松修改以继续运行，并且是基于OpenCV实现的。