effective large scale stereo matching，用于快速立体匹配，代码量比较大，可以直接用在工程中。

本文档是经典论文A compact algorithm for rectification of stereo pairs的中文翻译，含有原文，程序。 压缩包里包含Fusiello极线校正的论文和他提供的Matlab极线校正程序。 输入rectifyImageE('Sport')即可演示demo，详见readme.txt文档 若要使用自己的图片，请将图片放在\images目录下，参照范例格式命名（0为左，1为右），然后在\data文件夹放入符合格式的_cam（内参矩阵*外参矩阵）和_points文件（任意）。 ------------------- 双目立体视觉匹配等问题常常需要用到极线校正，使用校正后的图像可以提高匹配效率。

stereo matching using tree filtering 是杨庆雄老师的一个论文代码，关于立体匹配，发表在PAMI，同时是non-local的扩展

High-Accuracy Stereo Depth Maps Using Structured Light.pdf 及文中实验图片

立体匹配是深度估计的基础。而bp算法和graph cut算法是比较成功的解决立体匹配（全局）的算法，这里有几种经典的基准源代码，以及代码使用方法及部分注释。一些小的改变甚至于可以不需要知道算法步骤即可实现。

KITTI 2012/2015双目立体匹配(stereo matching)数据集百度云下载链接 里面是一个txt文件，txt文件中有百度云下载链接，分别是（1）KITTI 2012 Stereo Matching Dataset：data_stereo_flow.zip；（2）KITTI 2015 Stereo Matching Dataset：data_scene_flow.zip

A Non-Local Cost Aggregation Method for Stereo Matching 完整代码

Stereo Match 立体视觉 基本算法！包括　SSD SAD SSD NCC NSSD Census 等基本算法。用纯Ｃ／Ｃ＋＋语言编写。对于学习立体视觉　有很好的辅助理解作用，特别是作立体匹配的朋友。现在终于把它贡献出来了！

程序完全是由python3+opencv实现的，包括标定板图像采集，单目相机标定，双目相机标定，立体矫正，SGBM立体匹配，生成视差图像。测距并非采用opencv传统三维函数，通过记录实验数据，对实验数据进行多项式拟合，通过拟合函数进行测距，精度在有效范围内可达3mm，有效范围由摄像头距离决定。

这是一个matlab工具箱，可以用于对平行处理之后的双目相机的图片进行三维重建，可以得到彩色视差图和3D形状，功能强大，使用方便。