该类实现了改进的 H. Hirschmuller 算法 [125]，与原始算法的不同之处如下：更多…
#include <opencv2/stereo.hpp>
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| static Ptr< cv::stereo::StereoBinarySGBM > | create (int minDisparity, int numDisparities, int blockSize, int P1=100, int P2=1000, int disp12MaxDiff=1, int preFilterCap=0, int uniquenessRatio=5, int speckleWindowSize=400, int speckleRange=200, int mode=StereoBinarySGBM::MODE_SGBM) |
| | 创建 StereoSGBM 对象。
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| template<typename _Tp > |
| static Ptr< _Tp > | load (const String &filename, const String &objname=String()) |
| | 从文件加载算法。
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| template<typename _Tp > |
| static Ptr< _Tp > | loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String()) |
| | 从字符串加载算法。
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| template<typename _Tp > |
| static Ptr< _Tp > | read (const FileNode &fn) |
| | 从文件节点读取算法。
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该类实现了改进的 H. Hirschmuller 算法 [125]，它与原始算法的不同之处如下：
- 默认情况下，该算法是单遍的，这意味着您只考虑 5 个方向而不是 8 个。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，将 blockSize 设置为 1 会将块缩减为单个像素。
- 未实现互信息代价函数。相反，使用了来自 [28] 的更简单的 Birchfield-Tomasi 子像素度量。尽管如此，也支持彩色图像。
- 包含了来自 K. Konolige 算法 StereoBM 的一些预处理和后处理步骤，例如：预滤波（StereoBM::PREFILTER_XSOBEL 类型）和后滤波（唯一性检查、二次插值和斑点滤波）。
- 注意
- (Python) 一个说明 StereoSGBM 匹配算法用法的示例可以在 opencv_source_code/samples/python2/stereo_match.py 中找到。
◆ 匿名枚举
◆ create()
| static Ptr< cv::stereo::StereoBinarySGBM > cv::stereo::StereoBinarySGBM::create |
( |
int | minDisparity, |
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int | numDisparities, |
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int | blockSize, |
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int | P1 = 100, |
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int | P2 = 1000, |
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int | disp12MaxDiff = 1, |
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int | preFilterCap = 0, |
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int | uniquenessRatio = 5, |
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int | speckleWindowSize = 400, |
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int | speckleRange = 200, |
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int | mode = StereoBinarySGBM::MODE_SGBM ) |
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static |
创建 StereoSGBM 对象。
- 参数
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| 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，因此需要相应地调整此参数。 |
| 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 | 匹配块大小。它必须是一个大于等于 1 的奇数。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。此参数用于倾斜表面（而非正对平行）的情况。 |
| P2 | 控制视差平滑度的第二个参数。此参数用于“解决”深度不连续性问题。值越大，视差越平滑。P1 是相邻像素之间视差变化正负 1 的惩罚。P2 是相邻像素之间视差变化大于 1 的惩罚。算法要求 P2 > P1。请参见 stereo_match.cpp 示例，其中显示了一些相当好的 P1 和 P2 值（例如，分别为 8*number_of_image_channels*SADWindowSize*SADWindowSize 和 32*number_of_image_channels*SADWindowSize*SADWindowSize）。 |
| disp12MaxDiff | 左右视差检查中允许的最大差异（以整数像素单位）。将其设置为非正值以禁用检查。 |
| preFilterCap | 预滤波图像像素的截断值。算法首先计算每个像素的 x 导数，并将其值剪辑到 [-preFilterCap, preFilterCap] 区间。结果值将传递给 Birchfield-Tomasi 像素代价函数。 |
| uniquenessRatio | 最佳（最小）计算代价函数值应比第二最佳值“胜出”的百分比裕度，以认为找到的匹配正确。通常，5-15 范围内的值就足够了。 |
| speckleWindowSize | 要将其噪点斑点视为无效的平滑视差区域的最大大小。将其设置为 0 以禁用斑点滤波。否则，将其设置为 50-200 范围内的某个值。 |
| speckleRange | 每个连通分量内的最大视差变化。如果进行斑点滤波，则将参数设置为正值，它将隐式乘以 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(W*H*numDisparities) 字节，对于 640x480 立体图像来说很大，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，您至少必须设置 StereoSGBM::numDisparities。第二个构造函数使您可以将每个参数设置为自定义值。
◆ getBinaryKernelType()
| virtual int cv::stereo::StereoBinarySGBM::getBinaryKernelType |
( |
| ) |
const |
|
纯虚函数 |
◆ getMode()
| virtual int cv::stereo::StereoBinarySGBM::getMode |
( |
| ) |
const |
|
纯虚函数 |
◆ getP1()
| virtual int cv::stereo::StereoBinarySGBM::getP1 |
( |
| ) |
const |
|
纯虚函数 |
◆ getP2()
| virtual int cv::stereo::StereoBinarySGBM::getP2 |
( |
| ) |
const |
|
纯虚函数 |
◆ getPreFilterCap()
| virtual int cv::stereo::StereoBinarySGBM::getPreFilterCap |
( |
| ) |
const |
|
纯虚函数 |
◆ getSpekleRemovalTechnique()
| virtual int cv::stereo::StereoBinarySGBM::getSpekleRemovalTechnique |
( |
| ) |
const |
|
纯虚函数 |
◆ getSubPixelInterpolationMethod()
| virtual int cv::stereo::StereoBinarySGBM::getSubPixelInterpolationMethod |
( |
| ) |
const |
|
纯虚函数 |
◆ getUniquenessRatio()
| virtual int cv::stereo::StereoBinarySGBM::getUniquenessRatio |
( |
| ) |
const |
|
纯虚函数 |
◆ setBinaryKernelType()
| virtual void cv::stereo::StereoBinarySGBM::setBinaryKernelType |
( |
int | value | ) |
|
|
纯虚函数 |
◆ setMode()
| virtual void cv::stereo::StereoBinarySGBM::setMode |
( |
int | mode | ) |
|
|
纯虚函数 |
◆ setP1()
| virtual void cv::stereo::StereoBinarySGBM::setP1 |
( |
int | P1 | ) |
|
|
纯虚函数 |
◆ setP2()
| virtual void cv::stereo::StereoBinarySGBM::setP2 |
( |
int | P2 | ) |
|
|
纯虚函数 |
◆ setPreFilterCap()
| virtual void cv::stereo::StereoBinarySGBM::setPreFilterCap |
( |
int | preFilterCap | ) |
|
|
纯虚函数 |
◆ setSpekleRemovalTechnique()
| virtual void cv::stereo::StereoBinarySGBM::setSpekleRemovalTechnique |
( |
int | 系数 (factor) | ) |
|
|
纯虚函数 |
◆ setSubPixelInterpolationMethod()
| virtual void cv::stereo::StereoBinarySGBM::setSubPixelInterpolationMethod |
( |
int | value | ) |
|
|
纯虚函数 |
◆ setUniquenessRatio()
| virtual void cv::stereo::StereoBinarySGBM::setUniquenessRatio |
( |
int | uniquenessRatio | ) |
|
|
纯虚函数 |
此类的文档是从以下文件生成的：
继承自 cv::stereo::StereoMatcher 的公共类型
1.12.0