SGBM学习记录（一）
初学SGBM，本文是对参考链接的学习翻译 SGM使用逐像素，基于共信息（MI）的匹配代价来作为对于输入图像间辐射差异的补偿。逐像素匹配由平滑度约束支持，通常表示为全局成本函数。SGM通过从各个方向的路径优化来执行快速近似。 我们沿着一条极线进行评估，对于已经矫正过的图像，极线即为水平线。对于极线上的每个像素，我们评估每个可能的视差结果。极线上每个像素可能的视差的代价可以被堆叠成一个矩阵。极线在下图
相关文章
- 1. 学习记录，PHP学习记录(一)
- 2. 学习记录（一）
- 3. 【Spring AOP】学习记录（一）
- 4. Python学习记录（一）
- 5. Makefile学习记录（一）
- 6. 秋招学习记录一
- 7. Dubbo学习记录（一）
- 8. react学习记录（一）
- 9. react 学习记录（一）
- 10. Vue学习记录（一）
- 更多相关文章...
- • ADO 添加记录 - ADO 教程
- • ADO 更新记录 - ADO 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（一）基本语法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 学习记录，PHP学习记录(一)
- 2. 学习记录（一）
- 3. 【Spring AOP】学习记录（一）
- 4. Python学习记录（一）
- 5. Makefile学习记录（一）
- 6. 秋招学习记录一
- 7. Dubbo学习记录（一）
- 8. react学习记录（一）
- 9. react 学习记录（一）
- 10. Vue学习记录（一）