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基于Python的SGM半全局立体匹配算法实现

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简介：
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。

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  • 基于Python的SGM半全局立体匹配算法实现
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    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。
     
  • SGM在GPU上的半全局匹配算法.zip
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    本资料包提供了一种基于GPU优化的半全局匹配（SGM）算法实现，适用于深度图像处理和立体视觉应用。包含相关代码及文档。 在GPU上通过半全局匹配实现实时立体视觉估计的实现方法已经在ICCS会议上由Juarez等人提出。性能以每秒帧数（FPS）衡量：2路径、4路径、8路径，测试平台为NVIDIA Tegra。
     
  • 关于半全局及全局算法在立体匹配中的应用研究.doc
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    本文档探讨了半全局和全局算法在计算机视觉领域中立体匹配的应用，分析并比较了这两种方法的优势与局限性。通过实验验证不同场景下的适用性，为实际应用提供理论指导和技术参考。 传统的基于像素点的匹配算法通常是在计算初始匹配代价后直接采用贪心策略来求取视差，这种方法虽然速度快，但往往只能得到局部最优解，导致精确度较低。为解决这一问题，目前主要有以下几种策略：（1）半全局优化算法包括扫描线算法和动态规划算法；（2）全局优化算法则有置信度算法和图割算法。本段落将详细探讨这四种算法的原理、步骤及运行情况，并深入分析各自的优缺点。
     
  • 半全局立体匹配与动态规划在立体匹配中的应用
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    本研究探讨了半全局立体匹配算法结合动态规划技术，在提高深度信息估算精度及鲁棒性方面的创新应用。 根据论文《Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information》，我编写了双目立体匹配的代码，使用MATLAB编写，并附带测试图片。该算法仅实现了四个方向：左右、右左、上下、下上。此外，互信息并未在实现中应用。从测试结果来看，效果良好。对于学习动态规划和立体匹配的同学来说，这段代码具有一定的参考价值。
     
  • 半全局立体匹配与动态规划在立体匹配中的应用
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    本研究探讨了半全局立体匹配算法结合动态规划技术，在提升视差计算准确度及效率方面的创新应用，为计算机视觉领域提供新的解决方案。 根据论文《Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information》编写了双目立体匹配的代码，使用MATLAB编写以方便阅读，并附带测试图片。请注意，该算法仅实现了四个方向的匹配：左右、右左、上下和下上。此外，互信息部分未被采用。通过测试可以看出效果良好，对于学习动态规划和立体匹配的学生具有一定的帮助价值。
     
  • SGM算法在双目立体匹配中的应用
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    本研究探讨了SGM算法在双目视觉系统中实现高精度深度信息提取的应用，重点分析其优化过程及在实际场景中的性能表现。 在KITTI2015数据集上对SGM算法进行测评的结果如下： 开发环境：Python 3.6、NumPy 1.19.5、OpenCV-python 4.5.5.64；操作系统为Ubuntu 20.04LTS，处理器型号为Intel(R) Core(TM) i7-9700 CPU @ 3.00GHz。 实验记录： 1. 使用WTA和SSD策略，设置disparity=190、radius=3时，视差误差≤3的精度为0.5611，运行时间为7.4344秒； 2. 同样使用WTA和SSD策略但将disparity调整至64，在相同的radius设定下（即3），视差误差≤3的精度保持在0.5611不变，但是运行时间缩短到了2.7495秒； 3. 采用SGM与SSD结合的方式，并设置disparity=64、radius=3时，视差误差≤3的精度提高到0.8161，相应的计算耗时增加至22.7137秒； 4. 当使用SGM和NCC策略且保持参数disparity为64、radius设定为3不变的情况下，视差误差≤3的精度进一步提升到了0.8119，但运行时间延长到28.0640秒； 5. 最后，在选择SGM与SAD组合，并维持相同的配置（即disparity=64和radius=3），此时视差误差≤3的精度下降至0.6681，而计算所需的时间为22.3349秒。
     
  • SGM-Census: 半全局匹配及人口普查成本分析
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    SGM-Census是一种结合了半全局匹配和人口普查算法的成本分析方法，用于优化图像匹配过程中的效率与准确性。 SGM人口普查使用了普查变换和汉明距离匹配成本的半全局匹配方法，并提供了一个简单的CPU实现版本。要获取代码，请在终端输入以下命令： ``` git clone https://github.com/epiception/SGM-Census.git cd ~/path/to/SGM-Census make ``` 使用说明如下： ``` ./sgm ``` 示例用法： ``` ./sgm Examples/teddy/right.png Examples/teddy/left.png output_disparity.png 64 ```
     
  • Python环境下PatchMatchStereo立体匹配算法的实现
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    本文介绍了在Python环境中对PatchMatchStereo算法的具体实现过程，探讨了该算法在立体视觉中的应用及优化方法。 基于Python的PatchMatchStereo立体匹配算法实现，直接替换图片路径即可运行。
     
  • 基于Sad的立体匹配算法
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    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。