cv::cuda::StereoBeliefPropagation 类参考

使用置信传播算法计算立体匹配的类：更多...

#include <opencv2/cudastereo.hpp>

cv::cuda::StereoBeliefPropagation 的协作图

公有成员函数
virtual void	compute (InputArray data, OutputArray disparity, Stream &stream=Stream::Null())=0
	启用立体匹配运算符，该运算符查找指定数据成本的视差。
virtual void	compute (InputArray left, InputArray right, OutputArray disparity, Stream &stream)=0
virtual double	getDataWeight () const =0
	数据权重
virtual double	getDiscSingleJump () const =0
	不连续单跳
virtual double	getMaxDataTerm () const =0
	数据成本的截断
virtual double	getMaxDiscTerm () const =0
	不连续成本的截断
virtual int	getMsgType () const =0
	消息类型（CV_16SC1 或 CV_32FC1）
virtual int	getNumIters () const =0
	每个级别的 BP 迭代次数
virtual int	getNumLevels () const =0
	级别数
virtual void	setDataWeight (double data_weight)=0
virtual void	setDiscSingleJump (double disc_single_jump)=0
virtual void	setMaxDataTerm (double max_data_term)=0
virtual void	setMaxDiscTerm (double max_disc_term)=0
virtual void	setMsgType (int msg_type)=0
virtual void	setNumIters (int iters)=0
virtual void	setNumLevels (int levels)=0
从 cv::StereoMatcher 继承的公有成员函数
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 继承的公有成员函数
	Algorithm ()
virtual	~Algorithm ()
virtual void	clear ()
	清除算法状态。
virtual bool	empty () const
	如果 Algorithm 为空（例如，在最开始或读取失败后），则返回 true。
virtual String	getDefaultName () const
virtual void	read (const FileNode &fn)
	从文件存储区读取算法参数。
virtual void	save (const String &filename) const
void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
virtual void	write (FileStorage &fs) const
	将算法参数存储到文件存储区。
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静态公有成员函数
static void	estimateRecommendedParams (int width, int height, int &ndisp, int &iters, int &levels)
	使用启发式方法计算指定图像大小（宽度和高度）的推荐参数（ndisp、iters 和 levels）。
从 cv::Algorithm 继承的静态公有成员函数
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)
	从文件节点中读取算法。

附加继承成员
从 cv::StereoMatcher 继承的公有类型
enum	{   DISP_SHIFT = 4 ,   DISP_SCALE = (1 << DISP_SHIFT) }
从 cv::Algorithm 继承的受保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

使用置信传播算法计算立体匹配的类。

该类实现了在 [87] 中描述的算法。它可以计算自己的数据成本（使用截断线性模型）或使用用户提供的数据成本。

注意

StereoBeliefPropagation 需要大量内存用于消息存储

\[width \_ step \cdot height \cdot ndisp \cdot 4 \cdot (1 + 0.25)\]

以及数据成本存储

\[width\_step \cdot height \cdot ndisp \cdot (1 + 0.25 + 0.0625 + \dotsm + \frac{1}{4^{levels}})\]

width_step 是包括填充在内的一行的字节数。

StereoBeliefPropagation 使用截断线性模型来表示数据成本和不连续项

\[DataCost = data \_ weight \cdot \min ( \lvert Img_Left(x,y)-Img_Right(x-d,y) \rvert , max \_ data \_ term)\]

\[DiscTerm = \min (disc \_ single \_ jump \cdot \lvert f_1-f_2 \rvert , max \_ disc \_ term)\]

有关更多详细信息，请参见 [87] 。

默认情况下，StereoBeliefPropagation 使用浮点运算和 CV_32FC1 类型来表示消息。但它也可以使用定点运算和 CV_16SC1 消息类型以获得更好的性能。为了避免在这种情况下发生溢出，参数必须满足以下要求

\[10 \cdot 2^{levels-1} \cdot max \_ data \_ term < SHRT \_ MAX\]

另请参见

StereoMatcher

成员函数文档

compute() [1/2]

virtual void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::compute ( InputArray  data, OutputArray  disparity, Stream &  stream = Stream::Null()  )

纯虚函数

启用立体匹配运算符，该运算符查找指定数据成本的视差。

参数

data	用户指定的数据成本，一个 msg_type 类型且大小为 Size(<图像列数>*ndisp, <图像行数>) 的矩阵。
disparity	输出视差图。如果 disparity 为空，则输出类型为 CV_16SC1。否则，类型将被保留。在 16 位有符号格式中，视差值不包含小数位。
stream	Stream 用于异步版本。

compute() [2/2]

virtual void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::compute ( InputArray  左, InputArray  右, OutputArray  disparity, Stream &  stream  )

纯虚函数

这是一个重载的成员函数，为了方便提供。它与上述函数的区别仅在于它接受的参数。

estimateRecommendedParams()

static void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::estimateRecommendedParams ( int  width, int  height, int &  ndisp, int &  iters, int &  levels  )

static

使用启发式方法计算指定图像大小（宽度和高度）的推荐参数（ndisp、iters 和 levels）。

getDataWeight()

virtual double cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getDataWeight ( ) const

纯虚函数

数据权重

getDiscSingleJump()

virtual double cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getDiscSingleJump ( ) const

纯虚函数

不连续单跳

getMaxDataTerm()

virtual double cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getMaxDataTerm ( ) const

纯虚函数

数据成本的截断

getMaxDiscTerm()

virtual double cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getMaxDiscTerm ( ) const

纯虚函数

不连续成本的截断

getMsgType()

virtual int cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getMsgType ( ) const

纯虚函数

消息类型（CV_16SC1 或 CV_32FC1）

getNumIters()

virtual int cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getNumIters ( ) const

纯虚函数

每个级别的 BP 迭代次数

getNumLevels()

virtual int cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getNumLevels ( ) const

纯虚函数

级别数

setDataWeight()

virtual void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setDataWeight ( double  data_weight )

纯虚函数

setDiscSingleJump()

virtual void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setDiscSingleJump ( double  disc_single_jump )

纯虚函数

setMaxDataTerm()

virtual void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setMaxDataTerm ( double  max_data_term )

纯虚函数

setMaxDiscTerm()

virtual void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setMaxDiscTerm ( double  max_disc_term )

纯虚函数

setMsgType()

virtual void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setMsgType ( int  msg_type )

纯虚函数

setNumIters()

virtual void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setNumIters ( int  iters )

纯虚函数

setNumLevels()

virtual void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setNumLevels ( int  levels )

纯虚函数

---

此类的文档是从以下文件生成的

• opencv2/cudastereo.hpp