Лучший алгоритм стерео соответствия в opencv
Ну, у меня есть настройка стерео, где она вычисляет несоответствие пар стереоизображений, используя SGBM (полуглобальное сопоставление блоков), BM (сопоставление блоков) и алгоритм вариационного сопоставления, используя библиотеку OpenCV. Но различия не так хороши, как различия между основными истинами.
Все, что я хотел знать, это то, предоставляет ли opencv какую-либо функцию или программу, которая может вычислить несоответствие истинности. Согласно некоторым статьям Дэниэла Шарштейна и Ричарда Шелиски «Таксономия и оценка плотных двухкадровых алгоритмов стерео соответствия», алгоритм «Распространение убеждений» — лучший алгоритм стерео соответствия.
Существует ли какой-либо существующий код, который вычисляет различия, используя алгоритм разреза графа или алгоритм распространения убеждений в opencv.
Решение
Я не думаю, что есть в OpenCV, но у вас есть альтернативы. Доступен код на C ++, и его нетрудно заставить взаимодействовать с OpenCV:
- в Мидлбери стерео веб-сайт, который включает в себя график вырезать и
распространение веры для стерео - Существует также код Graphcut от
Университет Западного Онтарио что действительно хорошо.
Другие решения
Я думаю, что алгоритм Semi Global Block Matching Хиршмюллера является одним из лучших алгоритмов стерео соответствия.
Этот алгоритм представлен в библиотеке OpenCV.
Реализация распространения убеждений в OpenCV предлагается только для графических процессоров (CUDA а также OpenCL), а не для реализации процессора. У них также есть постоянный космический вариант веры.
Сайт Middlebury содержит обновленную информацию об этих алгоритмах, поэтому следите за новыми записями.