传统census立体匹配算法.zip

census立体匹配算法 源码 vs2015+opencv3.1.0

//*************************Census*********************
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

//-------------------定义汉明距离----------------------------
int disparity;
int GetHammingWeight（uchar value）;//求1的个数

//-------------------定义Census处理图像函数---------------------
int hWind = 1;//定义窗口大小为（2*hWind+1）
Mat ProcessImg（Mat &Img）;//将矩形内的像素与中心像素相比较，将结果存于中心像素中
Mat Img_census Left_census Right_census;

//--------------------得到Disparity图像------------------------
Mat getDisparity（Mat &left Mat &right）;

//--------------------处理Disparity图像-----------------------
Mat ProcessDisparity（Mat &disImg）;

int ImgHeight ImgWidth;

//int num = 0;//异或得到的海明距离
Mat LeftImg RightImg;
Mat DisparityImg（ImgHeight ImgWidth CV_8UC1 Scalar::all（0））;
Mat DisparityImg_Processed（ImgHeight ImgWidth CV_8UC1 Scalar::all（0））;
Mat DisparityImg_Processed_2（ImgHeight ImgWidth CV_8UC1）;


int main（）
{
    LeftImg = imread（“E:/视觉测量工程/立体匹配算法改进/测试图片/stereo-pairs/cones/imL.png“ 0）;
    RightImg = imread（“E:/视觉测量工程/立体匹配算法改进/测试图片/stereo-pairs/cones/imR.png“ 0）;
   // namedWindow（“renwu_left“ 1）;
   // namedWindow（“renwu_right“ 1）;
   // imshow（“renwu_left“ LeftImg）;
    //waitKey（5）;
   // imshow（“renwu_right“ RightImg）;
  //  waitKey（5）;
    ImgHeight = LeftImg.rows;
    ImgWidth = LeftImg.cols;

    Left_census= ProcessImg（LeftImg）;//处理左图，得到左图的CENSUS图像 Left_census
   // namedWindow（“Left_census“ 1）;
    //imshow（“Left_census“ Left_census）;
    waitKey（5）;
//  imwrite（save_dir + “renwu_left.jpg“ Left_census）;

    Right_census= ProcessImg（RightImg）;
    namedWindow（“Right_census“ 1）;
    imshow（“Right_census“ Right_census）;
    waitKey（5）;
//  imwrite（save_dir  + “renwu_right.jpg“ Right_census）;

    DisparityImg= getDisparity（Left_census Right_census）;
    namedWindow（“Disparity“ 1）;
    imshow（“Disparity“ DisparityImg）;
//  imwrite（save_dir  + “disparity.jpg“ DisparityImg）;
    waitKey（5）;

	//视差优化
    DisparityImg_Processed = ProcessDisparity（DisparityImg）;
    namedWindow（“DisparityImg_Processed“ 1）;
    imshow（“DisparityImg_Processed“ DisparityImg_Processed）;
//  imwrite（save_dir + “disparity_processed.jpg“ DisparityImg_Processed）;
    waitKey（0）;
    return 0;
}


//-----------------------对图像进行census编码---------------
Mat ProcessImg（Mat &Img）
{
    int64 start end;
    start = getTickCount（）;

    Mat Img_census = Mat（Img.rows Img.cols CV_8UC1 Scalar::all（0））;
    uchar center = 0;

    for （int i = 0; i < ImgHeight - hWind; i++）
    {
        for （int j = 0; j < ImgWidth - hWind; j++）
        {
            center = Img.at（i + hWind j + hWind）;//获取像素灰度信息数值
            uchar census = 0;
            uchar neighbor = 0;
            for （int p = i; p <= i + 2 * hWind; p++）//行
            {
                for （int q = j; q <= j + 2 * hWind; q++）//

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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............此处省略8个文件信息