该类实现了修改后的 H. Hirschmuller 算法 [126]，它与原始算法的不同之处在于：更多...

#include <opencv2/calib3d.hpp>

cv::StereoSGBM 的协作图

公共类型
enum	{ MODE_SGBM = 0 , MODE_HH = 1 , MODE_SGBM_3WAY = 2 , MODE_HH4 = 3 }

从 cv::StereoMatcher 继承的公共类型
enum	{ DISP_SHIFT = 4 , DISP_SCALE = (1 << DISP_SHIFT) }

公共成员函数
virtual int	getMode () const =0

virtual int	getP1 () const =0

virtual int	getP2 () const =0

virtual int	getPreFilterCap () const =0

virtual int	getUniquenessRatio () const =0

virtual void	setMode (int mode)=0

virtual void	setP1 (int P1)=0

virtual void	setP2 (int P2)=0

virtual void	setPreFilterCap (int preFilterCap)=0

virtual void	setUniquenessRatio (int uniquenessRatio)=0

从 cv::StereoMatcher 继承的公共成员函数
virtual void	compute (InputArray left, InputArray right, OutputArray disparity)=0
	计算指定立体对的视差图。

virtual int	getBlockSize () const =0

virtual int	getDisp12MaxDiff () const =0

virtual int	getMinDisparity () const =0

virtual int	getNumDisparities () const =0

virtual int	getSpeckleRange () const =0

virtual int	getSpeckleWindowSize () const =0

virtual void	setBlockSize (int blockSize)=0

virtual void	setDisp12MaxDiff (int disp12MaxDiff)=0

virtual void	setMinDisparity (int minDisparity)=0

virtual void	setNumDisparities (int numDisparities)=0

virtual void	setSpeckleRange (int speckleRange)=0

virtual void	setSpeckleWindowSize (int speckleWindowSize)=0

从 cv::Algorithm 继承的公共成员函数
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

virtual void	clear ()
	清除算法状态。

virtual bool	empty () const
	如果 Algorithm 为空（例如，在最开始或读取不成功后），则返回 true。

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	read (const FileNode &fn)
	从文件存储读取算法参数。

virtual void	save (const String &filename) const

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	将算法参数存储在文件存储中。

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静态公共成员函数
static Ptr< StereoSGBM >	create (int minDisparity=0, int numDisparities=16, int blockSize=3, int P1=0, int P2=0, int disp12MaxDiff=0, int preFilterCap=0, int uniquenessRatio=0, int speckleWindowSize=0, int speckleRange=0, int mode=StereoSGBM::MODE_SGBM)
	创建 StereoSGBM 对象。

从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	从文件中加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	从字符串中加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	从文件节点读取算法。

额外继承的成员
从 cv::Algorithm 继承的受保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细说明

该类实现了修改后的 H. Hirschmuller 算法 [126]，它与原始算法的不同之处在于

默认情况下，该算法是单通道的，这意味着您只考虑 5 个方向而不是 8 个方向。在 createStereoSGBM 中设置 mode=StereoSGBM::MODE_HH 以运行该算法的完整变体，但请注意，它可能会消耗大量内存。
该算法匹配块，而不是单个像素。但是，设置 blockSize=1 会将块减少到单个像素。
未实现互信息成本函数。相反，使用来自 [28] 的更简单的 Birchfield-Tomasi 亚像素度量。但是，也支持彩色图像。
包含来自 K. Konolige 算法 StereoBM 的一些预处理和后处理步骤，例如：预过滤（StereoBM::PREFILTER_XSOBEL 类型）和后过滤（唯一性检查、二次插值和斑点过滤）。

注意

(Python) 在 opencv_source_code/samples/python/stereo_match.py 中可以找到一个说明 StereoSGBM 匹配算法的用法示例

成员枚举文档

◆ 匿名枚举

匿名枚举

枚举器
MODE_SGBM
MODE_HH
MODE_SGBM_3WAY
MODE_HH4

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< StereoSGBM > cv::StereoSGBM::create	(	int	minDisparity = `0`,
		int	numDisparities = `16`,
		int	blockSize = `3`,
		int	P1 = `0`,
		int	P2 = `0`,
		int	disp12MaxDiff = `0`,
		int	preFilterCap = `0`,
		int	uniquenessRatio = `0`,
		int	speckleWindowSize = `0`,
		int	speckleRange = `0`,
		int	mode = `StereoSGBM::MODE_SGBM`
	)

static

Python
	cv.StereoSGBM.create(	[, minDisparity[, numDisparities[, blockSize[, P1[, P2[, disp12MaxDiff[, preFilterCap[, uniquenessRatio[, speckleWindowSize[, speckleRange[, mode]]]]]]]]]]]	) ->	retval
	cv.StereoSGBM_create(	[, minDisparity[, numDisparities[, blockSize[, P1[, P2[, disp12MaxDiff[, preFilterCap[, uniquenessRatio[, speckleWindowSize[, speckleRange[, mode]]]]]]]]]]]	) ->	retval

创建 StereoSGBM 对象。

参数

minDisparity	最小可能的视差值。通常为零，但有时校正算法会移动图像，因此需要相应调整此参数。
numDisparities	最大视差减去最小视差。该值始终大于零。在当前实现中，此参数必须能被 16 整除。
blockSize	匹配的块大小。它必须是奇数 >=1。通常，它应该在 3..11 范围内。
P1	控制视差平滑度的第一个参数。见下文。
P2	控制视差平滑度的第二个参数。值越大，视差越平滑。P1 是相邻像素之间视差变化加或减 1 的惩罚。P2 是相邻像素之间视差变化大于 1 的惩罚。该算法要求 P2 > P1。请参阅 stereo_match.cpp 示例，其中显示了一些相当不错的 P1 和 P2 值（例如，分别为 8number_of_image_channelsblockSizeblockSize 和 32number_of_image_channelsblockSizeblockSize）。
disp12MaxDiff	左右视差检查中允许的最大差异（以整数像素单位计）。将其设置为非正值以禁用检查。
preFilterCap	预过滤图像像素的截断值。该算法首先计算每个像素的 x 导数，并将其值裁剪为 [-preFilterCap, preFilterCap] 区间。结果值将传递给 Birchfield-Tomasi 像素成本函数。
uniquenessRatio	最佳（最小）计算成本函数值应比第二最佳值“胜出”的百分比裕度，以将找到的匹配视为正确匹配。通常，5-15 范围内的值就足够了。
speckleWindowSize	要考虑其噪声斑点并使其无效的平滑视差区域的最大大小。将其设置为 0 以禁用斑点过滤。否则，将其设置为 50-200 范围内的某个值。
speckleRange	每个连通区域内最大视差变化。如果执行斑点过滤，请将参数设置为正值，它将隐式地乘以 16。通常，1 或 2 就足够了。
mode	将其设置为 StereoSGBM::MODE_HH 以运行全面的两遍动态规划算法。它将消耗 O(WHnumDisparities) 字节，这对 640x480 立体图像来说很大，而对于高清图像来说则非常大。默认情况下，它设置为 false。

第一个构造函数使用所有默认参数初始化 StereoSGBM。因此，您只需至少设置 StereoSGBM::numDisparities 即可。第二个构造函数使您能够将每个参数设置为自定义值。

◆ getMode()

virtual int cv::StereoSGBM::getMode ( ) const

pure virtual

Python
	cv.StereoSGBM.getMode(		) ->	retval

◆ getP1()

virtual int cv::StereoSGBM::getP1 ( ) const

pure virtual

Python
	cv.StereoSGBM.getP1(		) ->	retval

◆ getP2()

virtual int cv::StereoSGBM::getP2 ( ) const

pure virtual

Python
	cv.StereoSGBM.getP2(		) ->	retval

◆ getPreFilterCap()

virtual int cv::StereoSGBM::getPreFilterCap ( ) const

pure virtual

Python
	cv.StereoSGBM.getPreFilterCap(		) ->	retval

◆ getUniquenessRatio()

virtual int cv::StereoSGBM::getUniquenessRatio ( ) const

pure virtual

Python
	cv.StereoSGBM.getUniquenessRatio(		) ->	retval

◆ setMode()

virtual void cv::StereoSGBM::setMode ( int mode )

pure virtual

Python
	cv.StereoSGBM.setMode(	mode	) ->	无

◆ setP1()

virtual void cv::StereoSGBM::setP1 ( int P1 )

pure virtual

Python
	cv.StereoSGBM.setP1(	P1	) ->	无

◆ setP2()

virtual void cv::StereoSGBM::setP2 ( int P2 )

pure virtual

Python
	cv.StereoSGBM.setP2(	P2	) ->	无

◆ setPreFilterCap()

virtual void cv::StereoSGBM::setPreFilterCap ( int preFilterCap )

pure virtual

Python
	cv.StereoSGBM.setPreFilterCap(	preFilterCap	) ->	无

◆ setUniquenessRatio()

virtual void cv::StereoSGBM::setUniquenessRatio ( int uniquenessRatio )

pure virtual

Python
	cv.StereoSGBM.setUniquenessRatio(	uniquenessRatio	) ->	无

此类的文档是根据以下文件生成的

opencv2/calib3d.hpp

公共类型

公共成员函数

静态公共成员函数

额外继承的成员

详细说明

成员枚举文档

◆ 匿名枚举

成员函数文档

◆ create()

◆ getMode()

◆ getP1()

◆ getP2()

◆ getPreFilterCap()

◆ getUniquenessRatio()

◆ setMode()

◆ setP1()

◆ setP2()

◆ setPreFilterCap()

◆ setUniquenessRatio()