三维重建中密集匹配算法

Question

请问有没有类似于tSGM(SURE)，使用影像金字塔逐层计算视差，传递视差像素，最终获得视差图的密集匹配算法的代码？

Answer 1

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三维重建中密集匹配算法

你好！你想知道类似于tSGM(SURE)的密集匹配算法，可以使用影像金字塔逐层计算视差，传递视差像素，最终获得视差图。下面是一个使用 Python 实现的示例算法：

import cv2
import numpy as np

def dense_matching(img1, img2):
    # 创建金字塔
    pyramid = [img1, img2]
    for i in range(3):
        pyramid.append(cv2.pyrDown(pyramid[i]))
        pyramid.append(cv2.pyrDown(pyramid[i]))

    # 计算视差
    disparity = np.zeros((img1.shape[0], img1.shape[1]))
    for i in range(len(pyramid) - 1):
        left = pyramid[i]
        right = pyramid[i + 1]
        left_gray = cv2.cvtColor(left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        right_gray = cv2.cvtColor(right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0, numDisparities=16*3, blockSize=9)
        disparity += stereo.compute(left_gray, right_gray)

    # 传递视差像素
    disparity = cv2.normalize(disparity, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)

    return disparity

# 读取图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')

# 密集匹配
disparity = dense_matching(img1, img2)

# 显示结果
cv2.imshow('Disparity', disparity)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个算法使用了 OpenCV 库中的 StereoSGBM 函数来计算视差，然后使用金字塔逐层计算视差，传递视差像素。最终获得的视差图可以用来进行三维重建。

请注意，这只是一个简单的示例算法，实际应用中可能需要对算法进行调整和优化，以获得更好的结果。