【发布时间】：2011-05-13 14:51:21
【问题描述】：
对于我的项目，应该从相机分割最近的手部区域，我最初尝试使用 openCV 的立体视觉示例。但是，视差图看起来很糟糕，对我来说毫无用处。 是否有任何其他方法比 openCV 实现更好并且有一些输出（图像视频）。因为，我的时间有限，我必须选择一种更好的算法并实现它。
谢谢。
【问题讨论】：
【发布时间】：2011-05-13 14:51:21
【问题描述】：
OpenCV 实现了许多立体块匹配算法，其中一些非常先进。
除了非常简单的情况外，视差图总是看起来很糟糕 - 第一步是尝试改进源图像、照明和背景。我
如果这很容易，那么每个人都会这样做，那么昂贵的 3D 激光扫描仪就没有市场了。
【讨论】：
-
谢谢，我已经看过很多立体视觉相关的论文了，除了openCV，我觉得应该有一个好方法可以做到这一点。因此，我问了这个问题，也许有人指点了一篇好论文，我马上就开始了。
尝试 OpenCV 提供的不同块匹配算法。到目前为止，我所做的一些实验似乎表明 cv::StereoSGBM 提供的视差图比 cv::StereoBM 更好，但速度较慢。
块匹配算法的性能将取决于它们初始化的参数。再次查看立体声示例here，注意第 195-222 行，其中算法被初始化。
我还建议您在微调算法时使用一些基本的 GUI（例如 OpenCV:s highgui）来实时操作这些参数。
【讨论】：
-
我已经完成了对 cv::StereoBM 的这些参数的操作，谢谢，我肯定会为 cv::StereoSGBM 试一试。