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cv::stereo::StereoBinarySGBM 类参考抽象
立体匹配算法

该类实现了改进的H. Hirschmuller算法[128]，其与原始算法的不同之处如下：更多...

#include <opencv2/stereo.hpp>

cv::stereo::StereoBinarySGBM 的协作图

公共类型

枚举  {
  MODE_SGBM = 0 ,
  MODE_HH = 1
}
 
- 继承自 cv::stereo::StereoMatcher 的公有类型
枚举  {
  DISP_SHIFT = 4 ,
  DISP_SCALE = (1 << DISP_SHIFT)
}
 

公有成员函数

virtual int getBinaryKernelType () const =0
 
virtual int getMode () const =0
 
virtual int getP1 () const =0
 
virtual int getP2 () const =0
 
virtual int getPreFilterCap () const =0
 
virtual int getSpekleRemovalTechnique () const =0
 
virtual int getSubPixelInterpolationMethod () const =0
 
virtual int getUniquenessRatio () const =0
 
virtual void setBinaryKernelType (int value)=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 setSpekleRemovalTechnique (int factor)=0
 
virtual void setSubPixelInterpolationMethod (int value)=0
 
virtual void setUniquenessRatio (int uniquenessRatio)=0
 
- 继承自 cv::stereo::StereoMatcher 的公有成员函数
virtual void compute (InputArray left, InputArray right, OutputArray disparity)=0
 为指定的立体对计算视差图。
 
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
 
- 继承自 cv::Algorithm 的公有成员函数
 Algorithm ()
 
virtual ~Algorithm ()
 
virtual void clear ()
 清除算法状态。
 
virtual bool empty () const
 如果该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
 

静态公有成员函数

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。
 
- 继承自 cv::Algorithm 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())
 从字符串加载算法。
 
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp > read (const FileNode &fn)
 从文件节点读取算法。
 

其他继承成员

- 继承自 cv::Algorithm 的保护成员函数
void writeFormat (FileStorage &fs) const
 

详细描述

该类实现了改进的H. Hirschmuller算法[128]，其与原始算法的不同之处如下

  • 默认情况下，该算法是单趟的，这意味着您只考虑5个方向而不是8个。在createStereoSGBM中将mode设置为StereoSGBM::MODE_HH以运行算法的完整变体，但请注意它可能会消耗大量内存。
  • 该算法匹配的是块，而不是单个像素。不过，将blockSize=1可以使块缩减为单个像素。
  • 互信息代价函数未实现。相反，使用了来自[29]的更简单的Birchfield-Tomasi亚像素度量。不过，也支持彩色图像。
  • 包含K. Konolige算法StereoBM中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、二次插值和散斑滤波）。
注意
  • (Python) 演示StereoSGBM匹配算法用法的示例可以在 opencv_source_code/samples/python2/stereo_match.py 中找到

成员枚举文档

◆ 匿名枚举

匿名枚举
枚举器
MODE_SGBM 
MODE_HH 

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< cv::stereo::StereoBinarySGBM > 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 )
static

创建 StereoSGBM 对象。

参数
minDisparity最小可能视差值。通常为零，但有时校正算法会使图像发生偏移，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，此参数必须可被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，它应在3..11的范围内。
P1控制视差平滑度的第一个参数。此参数用于倾斜表面（非正面平行）的情况。
P2控制视差平滑度的第二个参数。此参数用于“解决”深度不连续问题。值越大，视差越平滑。P1 是相邻像素间视差变化加1或减1的惩罚。P2 是相邻像素间视差变化大于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）。设置为非正值可禁用检查。
preFilterCap预过滤图像像素的截断值。算法首先计算每个像素的x导数，并将其值截断到 [-preFilterCap, preFilterCap] 区间。结果值被传递给 Birchfield-Tomasi 像素代价函数。
uniquenessRatio最佳（最小）计算代价函数值应该“胜过”次佳值以被视为正确匹配的百分比裕量。通常，5-15 范围内的值就足够了。
speckleWindowSize将平滑视差区域的最大尺寸视为噪声散斑并使其失效。设置为0可禁用散斑滤波。否则，将其设置在50-200范围内。
speckleRange每个连通分量内的最大视差变化。如果进行散斑滤波，请将此参数设置为正值，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 以运行完整规模的两趟动态规划算法。它将消耗 O(W*H*numDisparities) 字节，这对于 640x480 立体图像来说很大，对于高清尺寸图像来说是巨大的。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，您至少只需设置 StereoSGBM::numDisparities。第二个构造函数允许您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 值)
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 factor)
纯虚函数

◆ setSubPixelInterpolationMethod()

virtual void cv::stereo::StereoBinarySGBM::setSubPixelInterpolationMethod ( int 值)
纯虚函数

◆ setUniquenessRatio()

virtual void cv::stereo::StereoBinarySGBM::setUniquenessRatio ( int uniquenessRatio)
纯虚函数
该类的文档生成自以下文件
生成于 2025年7月3日 12:14:40，由 doxygen 1.12.0 为 OpenCV 生成。