opencv双目匹配算法参数说明

##仅记录工程中的工作

该文章参考以下博客：

https://blog.csdn.net/KinboSong/article/details/72918432

  opencv中提供了多种双目视觉匹配的算法实现，比如BM，SGBM，HH，VAR等，这些算法实现在calib3d文件中，并在opencv提供的 sample文件中有具体的例子，具体的算法实现和例子可以查看opencv库，这里不对算法的实现原理做解析。以下只说明各个算法接口和参数的意义。opencv中使用setParamName和getParamName来设置和获取相应参数。

一、BM参数

预处理滤波器参数：

1）PreFilterType：预处理滤波器类型，opencv中提供了两种预处理PREFILTER_NORMALIZED_RESPONSE和PREFILTER_XSOBEL，opencv中的预处理主要是为了降低噪声，增强纹理，双目匹配对纹理有较强的依赖。

2）PreFilterSize：预处理滤波器的大小，奇数，[5， 255]。

3）PreFilterCap：预处理滤波器的截断值，保留[-PreFilterCap PreFilterCap]的值。

左右视差区域

1）ROI1，ROI2：左右视图的有效像素区域，由双目校正时cvStereoRectify函数传递，或者自行设定。OpenCV通过cvGetValidDisparityROI 函数计算出视差图的有效区域，在有效区域外的视差值将视为0。

SAD：

1）SADWindowSize：SAD窗口大小，奇数，[5, 255]。

2）MinDisparity：最小视差值，默认为0。

3）NumDisparities：视差范围，最大视差减去最小视差，必须为16的整数倍。

后处理参数：

1）TextureThreshold：低纹理的判断阈值，如果当前SAD窗口内所有邻居像素点的x导数绝对值之和小于指定阈值，则该窗口对应的像素点的视差值为 0，正整数。

2）UniquenessRatio：视差唯一性百分比，视差窗口范围内最低代价是次低代价的(1 + uniquenessRatio/100)倍时，最低代价对应的视差值才是该像素点的视差，否则该像素点的视差为 0，正整数[5 15]。

3）SpeckleWindowSize：连通区域窗口大小，0为取消连通区域检查，该窗口用于过滤小的区域（噪声等）。

4）SpeckleRange：当窗口内视差变化大于该阈值时，该窗口内的视差为0。

5）Disp12MaxDiff：左视差图（直接计算得出）和右视差图（通过cvValidateDisparity计算得出）的最大容许差异，超过该阈值的视差值为0。为 -1时不执行左右视差检查。

SGBM：

和BM相比较，SGBM主要区别在于两个平滑参数P1，P2。

P1，P2：视差变化平滑参数，越大越平滑。