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利用Python-OpenCV实现SGBM算法

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简介：
本项目运用Python和OpenCV库实现了StereoGBM（立体图像视差图生成）算法，用于计算两幅立体图像之间的视差图，以实现深度信息获取。 直接替换文件运行即可，增加WLS滤波选择。

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  • 利用Python-OpenCV实现SGBM算法
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    本项目运用Python和OpenCV库实现了StereoGBM（立体图像视差图生成）算法，用于计算两幅立体图像之间的视差图，以实现深度信息获取。 直接替换文件运行即可，增加WLS滤波选择。
     
  • 利用Python和OpenCV实现ORB算法
    优质
    本项目采用Python语言结合OpenCV库，实现了高效的ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征检测与描述算法，适用于图像处理中的多种应用场景。 基于OpenCv-Python的ORB算法，直接修改文件路径即可。
     
  • Python中实现SGBM图像匹配算法
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    本项目旨在探讨并实现基于Python的StereopsisGBM（SGBM）算法，用于立体视觉中的图像匹配与深度信息提取。通过优化参数配置，提高视差图的质量和计算效率。 使用Python 3.7 实现 SGBM 算法，并通过调用 OpenCV 库函数实现图像匹配，计算出左右图的视差图。
     
  • 利用OpenCV-Python实现SIFT算法的方法.rar
    优质
    本资源提供了一种使用Python和OpenCV库来实现SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法的方法，适用于计算机视觉领域中的特征检测与匹配。 压缩包内包含实现算法所需的所有程序，且所有路径均为相对路径，可以直接运行。
     
  • 利用Python实现立体匹配基础算法SSD、SAD、ZNCC、BM和SGBM
    优质
    本项目采用Python编程语言，详细实现了五种经典的立体视觉匹配算法——SSD（平方差法）、SAD（绝对差值法）、ZNCC（归一化互相关系数）、BM（块匹配）及SGBM（半全局匹配），为计算机视觉领域研究提供基础工具。 基于Python的立体匹配基础算法包括SSD、SAD、ZNCC、BM和SGBM的实现。
     
  • 利用OpenCV实现Retinex算法
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    本项目通过Python和OpenCV库实现了经典的Retinex算法，旨在改善图像的视觉效果，增强图像对比度，并在不同光照条件下提供更佳的细节展现能力。 国外的大牛撰写了一篇关于Retinex图像处理的文章，该技术可以应用于图像增强和去雾等领域。
     
  • 使用Python实现SGBM算法处理视频并计算视差图
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    本项目采用Python编程语言，运用立体视觉中的SGBM（StereoGBM）算法对视频进行深度信息提取，生成详细的视差图像，以支持后续3D重建和目标识别等应用。 使用Python实现SGBM算法来读取、显示视频，并计算左右视差图，最后播放出来。
     
  • 基于Python-OpenCV的SGBM实现，含滑动窗口功能
    优质
    本项目采用Python与OpenCV库，实现了立体视觉中的SGBM算法，并集成了滑动窗口优化技术，适用于高精度深度图生成。 基于Python-OpenCV实现SGBM，并带有滑动窗口功能，方便用户直接调整参数并观察其影响。
     
  • 使用opencv-python实现的SIFT算法
    优质
    本项目采用Python语言及OpenCV库实现了SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，用于图像特征检测与匹配，具有良好的尺度、旋转和光照不变性。 使用OpenCV 3和Python3进行图像处理的方法是自定义的。只需更改文件路径即可直接使用代码。
     
  • 利用OpenCV实现的SURF算法代码
    优质
    这段简介可以描述为：“利用OpenCV实现的SURF算法代码”提供了一套基于开源计算机视觉库OpenCV的SURF（Speeded Up Robust Features）特征检测与描述的完整解决方案，适用于图像匹配、物体识别等领域。 使用基于OpenCV实现的SURF算法代码，可以输出左右影像的特征点图、匹配连线图以及良好匹配点坐标的txt文件。