VS2017+opencv3.4.3实现SGBM与BM立体匹配算法

在理解基于VS2017和opencv3.4.3的立体匹配SGBM与BM算法代码之前，我们需要先了解几个关键的概念与技术点。 首先，Visual Studio 2017（VS2017）是微软公司推出的一个集成开发环境，广泛用于开发计算机程序，特别是针对Windows平台的应用程序。它支持多种编程语言，如C++, C#, Visual Basic等，并且可以通过NuGet包管理器方便地管理各种库和框架。 OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV包含超过2500个优化算法，这些算法可以用于各种用途，比如面部识别、物体识别、提取3D模型、和各种图像处理功能。OpenCV 3.4.3是该库的一个版本号，它在细节实现和性能上较之前版本有所改进。 立体匹配（Stereo Matching）是计算机视觉中的一个基础问题，它的目的是从两幅或多幅具有重叠视图的摄像机拍摄的图像中找到对应的点，进而重建物体的三维结构。立体匹配是实现立体视觉和三维重建的关键技术之一。在自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域有着广泛的应用。 Semi-Global Matching（SGBM）算法是立体匹配算法中的一种，它采用全局优化方法，相较于局部匹配算法能够获得更加精确的匹配结果。SGBM通过在图像的多个方向上应用路径聚合技术来实现半全局优化，并尝试最小化一个代价函数，从而得到较为平滑的视差图。SGBM算法比局部匹配算法复杂，计算量也更大，但结果更为准确。 Block Matching（BM）算法是另一种立体匹配方法，它通过在一幅图像上选择一个固定大小的块（Block），然后在另一幅图像上搜索这个块的最相似的区域，匹配过程通常在一定范围内的窗口内进行。由于其简单易实现，计算速度快，BM算法经常被用于实时应用。但是，BM算法的缺点在于容易受到光照变化和噪声的影响，而且不擅长处理遮挡和纹理缺乏的区域。 在标题“基于VS2017+opencv3.4.3的立体匹配SGBM与BM算法代码”中，开发者希望分享的是通过Visual Studio 2017环境和OpenCV库版本3.4.3实现的立体匹配功能，主要包含了SGBM算法和BM算法的代码实现。由于代码篇幅较小，大约60行左右，可以推断这是一个较为简单的示例项目，或者是用于演示这两种算法如何在OpenCV中调用的入门级教程。 描述中提到了“opencv更新后，SGBM与SM的调用也发生改变”，这里的“SM”可能是一个误写，实际上应该是“SAD”（Sum of Absolute Difference），它是一种常用的匹配成本度量方法。OpenCV在不同版本中API的变化使得之前基于旧版本OpenCV的代码可能无法直接在新版本中运行，开发者需要根据新版本的API进行相应的调整。 从标签“VS2017 opencv3.4.3 立体匹配 SGBM BM”可以得知，该代码文件的主要内容和应用范围。标签中并没有提及额外的库或工具，这暗示了项目相对独立，主要用于学习和演示立体匹配技术。 最后，从压缩包子文件的文件名称列表中“立体匹配”这个文件名，可以推断出该压缩包中包含的应该就是实现上述功能的源代码文件，以及可能的说明文档或示例图片。 由于这个项目的代码并不涉及SGBM与BM算法的具体流程，其实际操作和效果需要读者具备一定的计算机视觉和OpenCV知识基础，才能正确理解和运用。读者可能需要自己寻找相关算法的详细理论和实现细节，而项目则可以作为一个实践平台，帮助加深对这些算法使用和效果的体验。