手机软件网站,网站开发技术课程设计报告,做视频网站利润如何处理,电商网站建设网络公司原理解释目前立体匹配算法是计算机视觉中的一个难点和热点#xff0c;算法很多#xff0c;但是一般的步骤是#xff1a;A、匹配代价计算匹配代价计算是整个立体匹配算法的基础#xff0c;实际是对不同视差下进行灰度相似性测量。常见的方法有灰度差的平方SD#xff08;squ…原理解释目前立体匹配算法是计算机视觉中的一个难点和热点算法很多但是一般的步骤是A、匹配代价计算匹配代价计算是整个立体匹配算法的基础实际是对不同视差下进行灰度相似性测量。常见的方法有灰度差的平方SDsquared intensity differences灰度差的绝对值ADabsolute intensity differences等。另外在求原始匹配代价时可以设定一个上限值来减弱叠加过程中的误匹配的影响。以AD法求匹配代价为例可用下式进行计算其中T为设定的阈值。这就是在参数设置中阈值的作用在视差图中经常有黑色区域就是和阈值的设置关。B、 匹配代价叠加一般来说全局算法基于原始匹配代价进行后续算法计算。而区域算法则需要通过窗口叠加来增强匹配代价的可靠性根据原始匹配代价不同可分为此图是核心算法的解释就是计算区域内像素差值可以为单个像素也可以为一定区域内主要看SAD的窗口大小的设置同时SAD设置决定误匹配的多少和运算效率问题所以大小设置一定要很慎重。C、 视差获取对于区域算法来说在完成匹配代价的叠加以后视差的获取就很容易了只需在一定范围内选取叠加匹配代价最优的点SAD和SSD取最小值NCC取最大值作为对应匹配点如胜者为王算法WTAWinner-take-all。而全局算法则直接对原始匹配代价进行处理一般会先给出一个能量评价函数然后通过不同的优化算法来求得能量的最小值同时每个点的视差值也就计算出来了。D、视差细化亚像素级大多数立体匹配算法计算出来的视差都是一些离散的特定整数值可满足一般应用的精度要求。但在一些精度要求比较高的场合如精确的三维重构中就需要在初始视差获取后采用一些措施对视差进行细化如匹配代价的曲线拟合、图像滤波、图像分割等。亚像素级的处理就是涉及到BMState参数设置后后续参数的设置了。有关立体匹配的介绍和常见匹配算法的比较推荐大家看看Stefano Mattoccia 的讲义 Stereo Vision: algorithms and applications190页的ppt讲解得非常形象详尽。预处理滤波参数/*匹配图像预处理*/setPreFilterType(cv::StereoBM::PREFILTER_XSOBEL);预处理滤波器类型有两种可选类型:PREFILTER_NORMALIZED_RESPONSE归一化响应 或者 PREFILTER_XSOBEL 水平方向Sobel算子默认类型setPreFilterCap (int preFilterCap)预处理滤波器的截断值预处理的输出值仅保留[-preFilterCap, preFilterCap]范围内的值参数范围1 - 31文档中是31但代码中是 63, int setPreFilterSize (int preFilterSize)预处理滤波器窗口大小容许范围是[5,255]一般应该在 5x5..21x21 之间参数必须为奇数值SAD 参数setBlockSize(int blockSize);//SAD窗口大小 块大小应为奇数取值【311】比较合适较大的块大小意味着更平滑但不太准确的视差图。 较小的块大小提供了更详细的视差图但算法发现错误对应关系的机会更高。 SAD窗口大小容许范围是[5,255]一般应该在 5x5 至 21x21 之间参数必须是奇数int 型setMinDisparity(int minDisparity); 最小视差默认值为 0, 可以是负值int 型setNumDisparities(nmDisparities); //视差搜索范围视差窗口即最大视差值与最小视差值之差, 窗口大小必须是 16 的整数倍int 型搜索视差时的范围【MinDisparityMinDisparitynumOfDisparities】必须为16的整数倍 后处理参数 在算出初始视差图后会进行视差图后处理包括中值滤波连通域检测等。中值滤波能够有效去除视差图中孤立的噪点而连通域检测能够检测出视差图中因噪声引起小团块(blob)。判断当前像素点四邻域的邻域点与当前像素点的差值diff如果diffspeckRange则表示该邻域点与当前像素点是一个连通域并设置一个标记。然后再以该邻域点为中心判断其四邻域点步骤同上。直至某一像素点四邻域的点均不满足条件则停止。然后判断被标记的像素点个数count如果像素点countspeckleWindowSize则说明该连通域是一个小团块(blob)因此将当前像素点值设置为newValue表示错误的视差值newValue一般设置为负数或者0值。否则表示该连通域是个大团块不做处理。所有像素点处理后满足条件的区域会被设置为newValue值后续可以用空洞填充等方法重新估计其视差值。 setDisp12MaxDiff (int disp12MaxDiff)//左视差图直接计算得出和右视差图通过cvValidateDisparity计算得出之间的最大容许差异。超过该阈值的视差值将被清零。该参数默认为 -1即不执行左右视差检查。setUniquenessRatio (int uniquenessRatio)视差唯一性百分比 视差窗口范围内最低代价是次低代价的(1 uniquenessRatio/100)倍时最低代价对应的视差值才是该像素点的视差否则该像素点的视差为 0 the minimum margin in percents between the best (minimum) cost function value and the second best value to accept the computed disparity, that is, accept the computed disparity d^ only if SAD(d) SAD(d^) x (1 uniquenessRatio/100.) for any d ! d*/-1 within the search range 该参数不能为负值一般5-15左右的值比较合适int 型setSpeckleRange (int speckleRange)speckleRange视差变化阈值当窗口内视差变化大于阈值时该窗口内的视差清零int 型在sgbm的官方参数介绍中说该值会被乘以16设置为1或2比较合适bm应该是没有乘以16 setTextureThreshold (int textureThreshold)低纹理区域的判断阈值如果当前窗口内所有邻居像素点的x导数绝对值之和小于指定阈值则该窗口对应的像素点的视差值为0That is, if the sum of absolute values of x-derivatives computed over SADWindowSize by SADWindowSize pixel neighborhood is smaller than the parameter, no disparity is computed at the pixel该参数不能为负值int 型setSpeckleWindowSize (int speckleWindowSize)检查视差连通区域变化度的窗口大小, 值为 0 时取消 speckle 检查int 型检查视差连通区域变化度的窗口大小, 值为 0 时取消 speckle 检查否则取【50200】内的值比较合适setROI1 (Rect roi1) setROI2 (Rect roi2)roi1, roi2左右视图的有效像素区域一般由双目校正阶段的 cvStereoRectify 函数传递也可以自行设定。一旦在状态参数中设定了 roi1 和 roi2OpenCV 会通过cvGetValidDisparityROI 函数计算出视差图的有效区域在有效区域外的视差值将被清零。在上述参数中对视差生成效果影响较大的主要参数是 SADWindowSize、numberOfDisparities 和 uniquenessRatio 三个一般只需对这三个参数进行调整其余参数按默认设置即可。https://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/5967291https://blog.csdn.net/CipherPolzz/article/details/122349550https://blog.csdn.net/KinboSong/article/details/72918432https://blog.csdn.net/ADDfish/article/details/110433598
