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基于C++-opencv实现立体匹配：BM、SGBM算法实例

基于C++-opencv实现立体匹配：BM、SGBM算法实例讲述如何通过opencv实现两种经典立体匹配算法对图像中的目标场景恢复深度图并进行三维重建本例程适用于想了解经典立体匹配算法的学生和入门者

2022-11-08 22:23:31 11.45MB 图像处理 三维重建 立体匹配 SLAM

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利用SGBM算法进行双目测距

2022-09-12 11:06:08 62.79MB 双目测距 机器视觉

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基于SGBM算法的图像匹配

基于SGBM的图像匹配，在VS2015上进行的开发，基于opencv3，代码是全部的，修改内外参数可以直接使用

2022-01-08 20:45:05 116.05MB 图像匹配 opencv3 VS

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StereoVision-tensorflow 使用tensorflow实现双目视觉中的BM, SGBM算法

2021-09-22 14:03:39 528KB Python

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2021-08-15 01:49:48 108.58MB SGBM OpenCV3.3 双目校正 立体匹配

python实现SGBM算法读取视频计算视差图

利用python实现SGBM算法，实现对视频的读取显示，计算左右视差图，将其播放出来

2021-03-11 18:14:21 2KB python SGBM 双目视觉

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SAD、BM、SGBM算法获得视差图

调用opencv库提供的BM以及SGBM算法获得效果较好的视差图。其中算法具体参数详解见http://blog.csdn.net/this_is_chris/article/details/51810735，SAD算法参考网上自己实现，效果不是很好。

2019-12-21 21:15:00 17.84MB 立体匹配 SAD BM SGBM

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计算机视觉视差图（SGBM算法）

该算法代码主要用于计算机视觉方面，双目相机左右图像通过运行该算法代码可得到视差图。

2019-12-21 20:43:12 1KB CV SGBM Disparity ma

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2019-12-21 18:56:40 108.58MB SGBM算法

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