要求:对给出的左右视图进行匹配,最后输出左右两张disparity map(视差图) e.g. 左视图.右视图(两幅图像大小相同,只有水平方向上的视角变换)   标准视差图如下:   SSD(sum of squared differences)实现: 1.把左右视图转成CV_8UC1单通道图像 可以直接引用opencv的API实现.自己写一个对三通道取平均值或者按照下面公式转换的函数,对结果影响不大 2.对每一个像素进行处理 假设dmax=79,则有,对于每个像素的每个d值,计算patch(滑

三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();   int SADWindowSize=15;    BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;   BMState->minDisparity = 0;   BMState->numb

归一化相关性,normalization cross-correlation,因此简称NCC,下文中笔者将用NCC来代替这冗长的名称. NCC,顾名思义,就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度,注意这里比较的是原始像素.通过在待匹配像素位置p(px,py)构建3*3邻域匹配窗口,与目标像素位置p'(px+d,py)同样构建邻域匹配窗口的方式建立目标函数来对匹配窗口进行度量相关性,注意这里构建相关窗口的前提是两帧图像之间已经校正到水平位置,即光心处于同一水平线上,此时极线是水平的,否则匹配过程只能

前言 公司要做立体匹配相关的项目,已有matlab和c++版本,可是不能做到实时显示立体信息,想要硬件实现实时,无奈本渣也是个硬件的新手,先按照实验室lyq同学的思路在zedboard开发板的纯ARM核里跑代码,嵌入式的实现过程是:硬件平台是zedboard开发板,运行的是里面的ARM-A9硬核,在里面运行的是ramdisk系统它是基于Linux的,软件使用的就是在Linux上,移植opencv到zedboard上面,在虚拟机linux系统下编译代码,再zedboard上面运行就行了.其中,ra

最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来. 一. 标定 首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论.算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候

目录 一.立体匹配算法 1.立体匹配算法分类 二.NCC 视差匹配方法 1.原理 2.NCC计算公式 3.算法流程 4.代码实现     5.不同场景运行 三.结论 四.遇到的问题及解决方法 一.立体匹配算法 1.立体匹配算法分类 在立体匹配中,匹配问题可以看成是寻找两组数据相关程度的过程.根据采用图像表示的基元不同,立体匹配算法有多种分类. ①根据算法运行时约束的作用范围:分为局部匹配算法和全局匹配算法. ②基于生成的视差图:可分为稠密匹配和稀疏匹配.稠密匹配:是基于生成的视差图,对于所有像素

Middlebury是每个研究立体匹配算法的人不可能不使用的网站,Middlebury提供了许多标准的测试库,这极大地推进了立体匹配算法的进展.Middlebury提供的标准库,其计算出的视差保存在后缀名为.pfm的文件中,Middlebury本身也提供了读取.pfm文件中C++源码和Matlab源码.尽管如此,将源码写成与OpenCV结合的形式是我们更期望的,以下我写的读写.pfm文件的源码.相对于Middlebury给定的源码,更简洁易懂. #include "CCC/COMCV.h&quo

#include "XYZ.h" void readPFM(Mat_<float> &disp, float &scale, string path) { //关于将Mat见我的另外一篇博客: ifstream in(path, ios_base::binary); int cols; int rows; ]; , '\n'); in.get();//文件头 , ' '); in.get(); cols = atoi(tmp);//列数 , '\n'); i

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和open

atitit  opencv apiattilax总结 约500个函数 .xlsx 1.1. CxCore中文参考手册 1 1.2. 机器学习中文参考手册  knn  svm  1 1.3. CvAux中文参考手册 立体匹配   3D Tracking PCA) Markov Models    \3 1.4. 图像处理  1 梯度.边缘和角点  2 采样.插值和几何变换  3 形态学操作 4 滤波器与色彩空间变换 5 金字塔及其应用  6 连接部件   7 图像与轮廓矩 8 特殊图像变换 9

Middlebury Stereo Evaluation Camera Calibration and 3D Reconstruction OpenCV学习笔记(18)双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(三)立体匹配与视差计算 Camera calibration With OpenCV 3.1 Disparity map post-filtering opencv: samples/cpp/stereo_calib.cpp

转自: http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811271 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构.

OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法 BMP文件结构 各学科领域入门书籍推荐 基于双目视觉和三维重构的三维书写系统 图像分析:二值图像连通域标记 图像处理之计算二值连通区域的质心 数字图像处理的就

Middlebury立体匹配源码总结 优化方法 图像可否预处理 代价计算可否采用BT方式 可选代价计算方法 可否代价聚合 可否MinFilter优化原始代价 WTA-Box 可以 可以 AD/SD 可以,聚合尺寸可变,迭代次数1次 可以 WTA-Binomial 可以 可以 AD/SD 可以,聚合尺寸固定,迭代次数可变 不可以 WTA-Diffusion 可以 可以 AD/SD 可以,聚合尺寸固定,迭代次数可变 不可以 WTA-membrane 可以 可以 AD/SD 可以,聚合尺寸固定,迭代次

转自: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819 本系列文章由zhmxy555(毛星云)编写,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用OpenCV版本:2.4.8 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些Op

最近正在系统学习OpenCV,将不定期发布笔记,主要按照毛星云的<OpenCV3编程入门>的顺序学习,会参考官方教程和文档.学习工具是Xcode+CMake,会对书中一部分内容更正,并加入cmakelist的内容. 书中大部分内容来自OpenCV文档,其实比较推荐官方文档和教程 OpenCV2.4.13: http://docs.opencv.org/2.4/index.html OpenCV安装路径下的include文件夹包含opencv和opencv2两个文件夹.opencv文件夹包含Op

我们利用openCV开源库进行项目开发时,往往要牵涉到头文件的添加问题,而openCV中头文件众多,该如何选择呢?下面对openCV2.4.10的头文件进行一个简单的梳理,以便能够快速的添加对应的头文件. 1.首先看下opencv文件夹中的头文件 其中cv.h中包含的头文件: #include "opencv2/core/core_c.h"#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/imgproc/i

个自带样例. parter 1: No1. adaptiveskindetector.cpp 利用HSV空间的色调信息的皮肤检測,背景不能有太多与肤色相似的颜色.效果不是特别好. No2. bagofwords_classification.cpp 好大一串--眼下还看不懂. No3. bgfg_codebook.cpp 前后背景分离.开启摄像头或读取视频. No4. bgfg_gmg.cpp 摄像头捕捉,依据运动进行前后背景分离. No5. bgfg_segm.cpp 高斯处理视频.跟踪运动做

双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左.右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图.而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可以用以测量.三维重建.以及虚拟视点的合成等. 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较:http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html .以及利用视差图合成新视点: http://www.cnblogs.com/riddick/

0.绪论 这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标--三维重建,系统的介绍了三维重建的整体步骤.双目立体视觉的整体流程包括:图像获取,摄像机标定,特征提取(稠密匹配中这一步可以省略),立体匹配,三维重建.我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现. 1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差.Op