半全局立体匹配算法SGM实际做法？？

酥油清分 2022-03-31 17:50:04

半全局立体匹配算法SGM实际做法？？ 

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weixin_38498942 2022-03-31
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依旧采用全局框架，但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最小化算法，使用一维最优来近似二维最优，得到的视差图在效果上和全局算法没有太大的差别，但是算法效率却有非常大的提升。

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立体匹配算法实现-基于C++和OpenCV3.1实现半全局匹配SGM算法完整源码.zip [项目介绍] 经典的立体匹配算法 - 半全局匹配(Semi-Global Matching, SGM)的完整实现。它兼顾了效率和效果,在立体匹配领域应用广泛,引用量超过4000次。该项目代码规范,注释清晰,并配有博客教学,非常适合学习和使用。 主要功能点 实现了SGM算法的核心功能,包括初始化、匹配和重置等公共函数。 提供了代价计算、代价聚合、视差优化和视差填充等关键步骤的实现。 支持Windows 10和Visual Studio 2015/2019环境,可方便移植到Linux平台。 技术栈 C++语言实现 依赖OpenCV 3.1.0第三方库
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