OpenCV三种立体匹配求视差图算法总结
来源:互联网 发布:java冒泡排序法 编辑:程序博客网 时间:2024/05/01 08:21
对OpenCV中涉及的三种立体匹配算法进行代码及各自优缺点总结:
首先我们看一下BM算法:
该算法代码:
其中minDisparity是控制匹配搜索的第一个参数,代表了匹配搜苏从哪里开始,numberOfDisparities表示最大搜索视差数uniquenessRatio表示匹配功能函数,这三个参数比较重要,可以根据实验给予参数值。
该方法速度最快,一副320*240的灰度图匹配时间为31ms,视差图如下。
第二种方法是SGBM方法这是OpenCV的一种新算法:
各参数设置如BM方法,速度比较快,320*240的灰度图匹配时间为78ms,视差效果如下图。
第三种为GC方法:
该方法速度超慢,但效果超好。
各方法理论可以参考文献。
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