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

公共成员函数
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代价的视差。
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
	数据代价的截断值
virtual double	getMaxDiscTerm () const =0
	不连续代价的截断值
virtual int	getMsgType () const =0
	消息类型 (CV_16SC1 或 CV_32FC1)
virtual int	getNumIters () const =0
	每个级别上的 BP 迭代次数
virtual int	getNumLevels () const =0
	级别数量
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 继承的公共成员函数
virtual void	compute (InputArray left, InputArray right, OutputArray disparity)=0
	为指定的立体图像对计算视差图。
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
	算法 ()
virtual	~Algorithm ()
virtual void	clear ()
	清除算法状态。
virtual bool	empty () const
	如果算法为空（例如，在开始时或读取失败后），则返回 true。
virtual String	getDefaultName () const
virtual void	read (const FileNode &fn)
	从文件存储中读取算法参数。
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中。
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静态公共成员函数
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）。
继承自 cv::Algorithm 的静态公共成员函数
模板<typename _Tp >
静态 Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	从文件中加载算法。
模板<typename _Tp >
静态 Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	从字符串加载算法。
模板<typename _Tp >
静态 Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	从文件节点读取算法。

继承的其它成员
继承自 cv::StereoMatcher 的公共类型
枚举	{   DISP_SHIFT = 4 ,   DISP_SCALE = (1 << DISP_SHIFT) }
继承自 cv::Algorithm 的保护成员函数
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。

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

注意

StereoBeliefPropagation 需要大量的内存用于消息存储

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

以及数据代价存储

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

width_step 是包含填充的一行中的字节数。

StereoBeliefPropagation 使用截断线性模型计算数据代价和不连续项

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

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

更多细节，请参见 [87]。

默认情况下，StereoBeliefPropagation 使用浮点运算和 CV_32FC1 类型作为消息。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。在这种情况下，为了避免溢出，参数必须满足以下要求

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

参见

StereoMatcher

成员函数文档

compute() [1/2]

虚函数 void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::compute ( 输入数组 data, 输出数组 disparity, 流 & 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代价的视差。

参数

data	用户指定的数据代价，一个 msg_type 类型的矩阵，大小为 (图像列数 * ndisp, 图像行数)。
disparity	输出视差图。如果 disparity 为空，则输出类型为 CV_16SC1。否则，类型保持不变。在 16 位有符号格式中，视差值没有小数位。
stream	异步版本的流。

compute() [2/2]

虚函数 void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::compute ( 输入数组 left, 输入数组 right, 输出数组 disparity, 流 & stream )

纯虚函数

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

estimateRecommendedParams()

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

静态

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()

虚函数 double cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getDataWeight ( ) const

纯虚函数

数据权重

getDiscSingleJump()

虚函数 double cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getDiscSingleJump ( ) const

纯虚函数

不连续单跳

getMaxDataTerm()

虚函数 double cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getMaxDataTerm ( ) const

纯虚函数

数据代价的截断值

getMaxDiscTerm()

虚函数 double cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getMaxDiscTerm ( ) const

纯虚函数

不连续代价的截断值

getMsgType()

虚函数 int cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getMsgType ( ) const

纯虚函数

消息类型 (CV_16SC1 或 CV_32FC1)

getNumIters()

虚函数 int cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getNumIters ( ) const

纯虚函数

每个级别上的 BP 迭代次数

getNumLevels()

虚函数 int cv::cuda::StereoBeliefPropagation::getNumLevels ( ) const

纯虚函数

级别数量

setDataWeight()

虚函数 void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setDataWeight ( double data_weight )

纯虚函数

setDiscSingleJump()

虚函数 void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setDiscSingleJump ( double disc_single_jump )

纯虚函数

setMaxDataTerm()

虚函数 void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setMaxDataTerm ( double max_data_term )

纯虚函数

setMaxDiscTerm()

虚函数 void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setMaxDiscTerm ( double max_disc_term )

纯虚函数

setMsgType()

虚函数 void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setMsgType ( int msg_type )

纯虚函数

setNumIters()

虚函数 void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setNumIters ( int iters )

纯虚函数

setNumLevels()

虚函数 void cv::cuda::StereoBeliefPropagation::setNumLevels ( int levels )

纯虚函数

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该类的文档是从以下文件生成的

• opencv2/cudastereo.hpp