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SciPy-stereo-sgm:立体图像深度重建,包括全部获胜者通吃(WTA)和具有绝对差之和(SAD),平方差之和(SSD)...
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立体声匹配 *作者: (2020年1月) 总览 这个小工具是简单的立体声匹配的手动实现。 从不同的角度拍摄的两个经过校正的图像: 左图 正确的图像 通过两个匹配算法来组合以深度图像,简单胜者为王它,所有(WTA)或更复杂的半全局匹配(SGM)与绝对差的几个匹配成本(和(SAD),总和平方差(SAD)或归一化互相关(NCC) )。 使用accX精度度量将结果与真实情况进行比较,不包括使用遮罩遮挡的像素。 公式 有关所涉及公式的精确细节(匹配成本,匹配算法和精度度量),请参阅Theory.pdf 。 文件 输入图像的data/目录(左眼和右眼) output/生成深度图像输出的目录 Ma
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SciPy-stereo-sgm-master.zip (34个子文件)
SciPy-stereo-sgm-master
output
Adirondack_SAD_WTA_D70_R3_accX0,44.jpg 171KB
cones_SSD_WTA_D60_R3_accX0,88.jpg 55KB
cones_NCC_WTA_D60_R3_accX0,91.jpg 53KB
bowling_SSD_WTA_D30_R3.jpg 41KB
cones_NCC_SGM_D60_R3_accX0,95.jpg 36KB
bowling_SAD_WTA_D30_R3.jpg 42KB
Adirondack_NCC_WTA_D70_R3_accX0,82.jpg 159KB
Adirondack_NCC_SGM_D70_R3_accX0,92.jpg 91KB
Adirondack_SSD_WTA_D70_R3_accX0,49.jpg 167KB
Adirondack_SSD_SGM_D70_R3_accX0,75.jpg 83KB
Adirondack_SAD_SGM_D70_R3_accX0,48.jpg 138KB
bowling_NCC_WTA_D30_R3.jpg 50KB
bowling_NCC_SGM_D30_R3.jpg 26KB
bowling_SSD_SGM_D30_R3.jpg 16KB
cones_SAD_SGM_D60_R3_accX0,91.jpg 44KB
cones_SSD_SGM_D60_R3_accX0,95.jpg 31KB
bowling_SAD_SGM_D30_R3.jpg 26KB
cones_SAD_WTA_D60_R3_accX0,86.jpg 57KB
data
Adirondack_mask.png 8KB
cones_gt.png 14KB
Adirondack_left.png 552KB
bowling_left.png 248KB
cones_right.png 356KB
bowling_right.png 248KB
AdirondackE_right.png 520KB
cones_mask.png 4KB
cones_left.png 354KB
Adirondack_right.png 547KB
Adirondack_gt.png 24KB
doc
Theory.pdf 896KB
stereo_matching.py 11KB
Main.ipynb 1.05MB
ReadMe.md 2KB
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斯里兰卡七七
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