OpenCV 4.10.0
开源计算机视觉
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包含用于准密集立体计算所需方法的类。 更多...
#include <opencv2/stereo/quasi_dense_stereo.hpp>
公有成员函数 | |
virtual | ~QuasiDenseStereo ()=0 |
析构函数 用于释放此类中矩阵和向量分配的所有内存。 | |
virtual void | getDenseMatches (std::vector< MatchQuasiDense > &denseMatches)=0 |
获取密集对应点。 | |
virtual cv::Mat | getDisparity ()=0 |
根据在“process”方法中找到的对应关系计算并返回视差图。 | |
virtual cv::Point2f | getMatch (const int x, const int y)=0 |
指定左图像中的像素坐标,并获取其在右图像中的对应位置。 | |
virtual void | getSparseMatches (std::vector< MatchQuasiDense > &sMatches)=0 |
获取稀疏对应点。 | |
virtual int | loadParameters (cv::String filepath)=0 |
加载包含类配置参数的文件。 | |
virtual void | process (const cv::Mat &imgLeft, const cv::Mat &imgRight)=0 |
算法的主流程。此方法计算稀疏种子,然后对其进行密集化。 | |
virtual int | saveParameters (cv::String filepath)=0 |
保存一个包含类当前设置的所有配置参数的文件。 | |
静态公有成员函数 | |
static cv::Ptr< QuasiDenseStereo > | create (cv::Size monoImgSize, cv::String paramFilepath=cv::String()) |
公有属性 | |
PropagationParameters | Param |
包含用于准密集立体计算所需方法的类。
此模块包含执行准密集立体匹配的代码。该方法最初从基于立体图像对特征匹配的稀疏 3D 重建开始,随后将结构传播到相邻图像区域。为了获得初始种子对应关系,该算法在立体对的左图像中定位 Shi 和 Tomashi 特征,然后使用金字塔 Lucas-Kanade 在右图像中跟踪这些特征。为了使稀疏对应关系密集化,该算法在每个种子对周围的小块中计算零均值归一化互相关 (ZNCC),并将其用作每个匹配的质量指标。在这段代码中,我们引入了自定义结构来存储对应关系的位置和 ZNCC 值,称为“Match”。种子匹配存储在一个按其 ZNCC 值排序的优先级队列中,允许立即获得最优质的匹配。该算法弹出匹配并使用它们提取它们周围的新匹配。这是通过考虑每个种子周围的小邻域并检索在先前未计算的某些纹理阈值以上的对应关系来完成的。新匹配存储在种子优先级队列中,并用作种子。当无法检索到其他匹配时,传播过程结束。
原始增长方案的想法也描述在 [159] 中
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纯虚函数 |
析构函数 用于释放此类中矩阵和向量分配的所有内存。
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static |
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cv.stereo.QuasiDenseStereo.create( | monoImgSize[, paramFilepath] | ) -> | retval | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
cv.stereo.QuasiDenseStereo_create( | monoImgSize[, paramFilepath] | ) -> | retval |
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纯虚函数 |
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cv.stereo.QuasiDenseStereo.getDenseMatches( | ) -> | denseMatches |
获取密集对应点。
[输出] | denseMatches | 包含所有密集匹配的向量。 |
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纯虚函数 |
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cv.stereo.QuasiDenseStereo.getDisparity( | ) -> | retval |
根据在“process”方法中找到的对应关系计算并返回视差图。
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纯虚函数 |
Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.stereo.QuasiDenseStereo.getMatch( | x, y | ) -> | retval |
指定左图像中的像素坐标,并获取其在右图像中的对应位置。
[输入] | x | 左图像通道中的 x 像素坐标。 |
[输入] | y | 左图像通道中的 y 像素坐标。 |
cv::Point(x,y) | 右图像中对应像素的位置。 |
cv::Point(0,0) | (NO_MATCH) 如果在右图像中未找到左图像中指定像素位置的匹配项。 |
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纯虚函数 |
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cv.stereo.QuasiDenseStereo.getSparseMatches( | ) -> | sMatches |
获取稀疏对应点。
[输出] | sMatches | 包含所有稀疏对应关系的向量。 |
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纯虚函数 |
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cv.stereo.QuasiDenseStereo.loadParameters( | filepath | ) -> | retval |
加载包含类配置参数的文件。
[输入] | filepath | 包含配置参数的 .YAML 文件的位置。 |
1 | 如果路径不为空且程序成功加载了参数。 |
0 | 如果路径为空且程序加载了默认参数。 |
-1 | 如果文件位置无效或程序无法打开文件并从 defaults.hpp 加载了默认参数。 |
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纯虚函数 |
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cv.stereo.QuasiDenseStereo.process( | imgLeft, imgRight | ) -> | 无 |
算法的主流程。此方法计算稀疏种子,然后对其进行密集化。
最初,输入图像将转换为灰度,然后调用 sparseMatching 方法以获得稀疏立体。最后,调用 quasiDenseMatching 以使对应点密集化。
[输入] | imgLeft | 立体图像对的左通道。 |
[输入] | imgRight | 立体图像对的右通道。 |
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纯虚函数 |
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cv.stereo.QuasiDenseStereo.saveParameters( | filepath | ) -> | retval |
保存一个包含类当前设置的所有配置参数的文件。
[输入] | filepath | 存储参数文件的位置。 |
PropagationParameters cv::stereo::QuasiDenseStereo::Param |