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好吧，我有一个立体设置，它使用 SGBM（半全局块匹配）、BM（块匹配）和使用 OpenCV 库的变分匹配算法计​​算立体图像对的差异。但这种差异不如地面实况差异好。

我想知道的是，opencv 是否提供了任何可以计算地面真实差异的函数或程序。根据 Daniel Scharstein 和 Richard Szeliski 的“A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo Correspondence Algorithms”等论文，Belief Propagation 算法是最好的立体对应算法。

是否有任何现有代码使用图切割算法或opencv中的信念传播算法计算差异。

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我认为 OpenCV 中没有，但您确实有其他选择。有可用的 C++ 代码，并且不难让它与 OpenCV 交互：

于 2012-11-10T19:53:52.220 回答
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我认为 Hirshmuller 的半全局块匹配算法是最好的立体对应算法之一。

该算法在 OpenCV 库中提供。

于 2014-04-22T14:05:35.867 回答
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信念传播的 OpenCV 实现仅适用于 GPU（CUDA和OpenCL），不适用于 CPU 实现。他们也有信念道具的恒定空间变体。

Middlebury 网站不断更新这些算法的最新技术，因此请留意新条目。

于 2013-12-17T14:29:41.640 回答
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是的，TSGO 不是开源的，它的文章（“Accurate Stereo Matching by Two-Step Energy Minimization”）也不是免费的。有人评价过吗？

GraphCut 有一个 opencv 实现，看起来相当不错，值得一试。http://daily-tech.hatenablog.com/entry/2016/06/25/233203

于 2019-08-19T10:30:38.020 回答