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更好的效果與挑戰 總結
還有一點問題。我想綠色在這裡是個糟糕的選擇。這裡還有一些問題（如圖1）。當然還有一點（如圖2），就是遮蔽發生的地方。記住，我們在邊緣附近有遮蔽的畫素。但總的來說，與我之前給你們看的對應的解相比，它是乙個更好的解。
我還指出你這個公尺德爾伯里立體**，這裡有一大堆的落地真實和立體標準。
我不想給你們乙個印象，立體是乙個完全解決了的問題，仍然有一些挑戰。沒有紋理的區域，很難準確地知道匹配在**，很明顯表面要有更大的影響。遮蔽仍然是乙個挑戰。違反亮度穩定性。所以，所以，像鏡面反射的價值，它在平面上的位置，隨著我的移動而移動，這違反了我們的立體視覺。非常大的基線。這裡有乙個攝像頭，這裡也有乙個攝像頭。現在，我已經縮短了，right? 在這裡我看到了攝像機的前面，在這裡，我可能不在現場。可能做不到，我已經完全走了。但我看到的只是相機的一面。如果我想做立體匹配這是一件非常困難的事情。然後還有相機校準偏差，right? 記住相機的校準為我定義了極線。如果他們錯了一點呢? 那麼我的極線錯了一點。那麼，我該怎麼處理呢? 這些都是立體研究面臨的挑戰。
**是最為耐心、最能忍耐和最令人愉快的夥伴，在任何艱難困苦的時刻，它都不會拋棄你。
立體匹配中的NCC，SAD，SSD演算法
normalized cross correlation ncc ncc u,v wl w wl w wr w wr w 選擇最大值 sum of squared defferences ssd ssd u,v sum 選擇最大值 sum of absolute defferences sad sa...
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SAD立體匹配演算法的PYTHON實現
這是第一次發csdn部落格，因為在機器視覺的學習中csdn幫助了我很多，那麼我也應該為csdn社群做一些貢獻，所以本文將介紹我用python實現的sad匹配演算法。sad演算法是立體匹配演算法中，隸屬於區域性區域匹配演算法中的乙個演算法，原理是從左圖中找出乙個小視窗，利用極線約束，在 右圖中同一行中...