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杨庆雄老师C++ VS环境下立体匹配MST滤波优化算法代码

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简介：
本简介介绍了杨庆雄老师的教学资源，专注于在C++ VS环境下实现立体匹配中的MST（最小生成树）滤波优化算法，适合对计算机视觉和图像处理技术感兴趣的学员深入学习。 杨庆雄老师的立体匹配MST滤波优化算法代码使用C++编写，在VS2013环境下可以运行。该代码的详细内容请参考论文《Qiongxiong Yang, Stereo Matching Using Tree Filtering》。

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  • 杨庆雄老师C++ VS环境下立体匹配MST滤波优化算法代码
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    本简介介绍了杨庆雄老师的教学资源，专注于在C++ VS环境下实现立体匹配中的MST（最小生成树）滤波优化算法，适合对计算机视觉和图像处理技术感兴趣的学员深入学习。 杨庆雄老师的立体匹配MST滤波优化算法代码使用C++编写，在VS2013环境下可以运行。该代码的详细内容请参考论文《Qiongxiong Yang, Stereo Matching Using Tree Filtering》。
     
  • 杨庆雄的立体匹配算法：基于树滤波的 Stereo Matching Using Tree Filtering
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    本文提出了一种新颖的立体匹配算法——树滤波方法。通过在图像特征上建立树形结构，并应用滤波技术，有效提高了深度信息估计的准确性和鲁棒性，在多种评测数据集中表现出色。 杨庆雄老师的立体匹配MST滤波优化算法代码使用C++编写，并可在VS2019环境下直接运行而无需额外配置。论文《Qiongxiong Yang, Stereo Matching Using Tree Filtering》中详细描述了该算法的内容。ppm格式文件可以利用cvkit工具进行转换，参照命令：`D:\cvkit\bin\imgcmd.exe D:\teddy\disp2.png -out D:\teddy\teddy_disp.pgm`。
     
  • 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。
     
  • CUDA立体匹配——中值滤波
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    CUDA立体匹配算法利用中值滤波技术，通过NVIDIA的CUDA架构，在GPU上高效执行密集型计算任务，以实现更准确、快速的深度信息提取和三维重建。 立体匹配是生成三维点云的常用方法之一，在立体视觉领域应用广泛。其核心在于建立一个能量代价函数，并通过最小化该函数来估计像素间的视差值。因此，立体匹配算法本质上是一个最优化问题：构建恰当的能量模型并加入必要的约束条件后，利用最优化理论求解方程。 双目立体匹配通常包括四个步骤：计算匹配成本、聚合成本、确定视差以及优化视差结果。在计算阶段，目标是评估待配对像素与候选像素之间的相似度。无论这些点是否为同一物体上的对应点（同名点），都可以通过特定的函数来衡量它们的相关性；相关性越强，则其成为同名点的概率也越高。 匹配成本可以通过多种方式计算，在此项目中，我们采用灰度绝对值差法 (AD) 进行。聚合阶段的任务是确保这些成本准确地反映像素间的实际关系。然而，仅基于局部信息的初始计算容易受噪声影响，并且在弱纹理或重复纹理区域可能无法精确体现真实的相关性。 视差确定过程则是依据经过代价聚合后的矩阵来为每个像素找到最优解。
     
  • NCC算法的立体匹配代码
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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。
     
  • 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。
     
  • 【OpenCV】StereoSGBM立体匹配算法源码
    优质
    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。
     
  • SAD立体匹配算法.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。
     
  • C++中实现的 census 立体匹配算法
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    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。
     
  • 基于图割的立体匹配算法(含代码)
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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。