加权中值滤波函数，需要配合opencv

加权均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。加权均值滤波方法是，对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个像素组成，用模板的均值来替代原像素的值的方法。所谓加权平均，使用这一术语是指用不同的系数乘以像素，即一些像素的权重比另一些像素的权重大，因此，在均值计算中为该像素提供更大的重要性 函数：filter 参数：I: 原图 feature: 权重图 r: 滤波窗口大小

c++版最小二乘法曲线直线拟合

polyfit函数用于多项式拟合，拟合y=a0+a1*x+a2*x^2+……+apoly_n*x^poly_n 参数： /// \param x 观察值的x /// \param y 观察值的y /// \param poly_n 期望拟合的阶数，若poly_n=2，则y=a0+a1*x+a2*x^2 /// \param isSaveFitYs 拟合后的数据是否保存，默认是

sgm算法cuda版

semi-global matching（缩写SGM）是一种用于计算双目视觉中disparity的半全局匹配算法。在OpenCV中的实现为semi-global block matching（SGBM）。 SGBM的思路是： 通过选取每个像素点的disparity，组成一个disparity map，设置一个和disparity map相关的全局能量函数，使这个能量函数最小化，以达到求解每个像素最优disparity的目的。