使用AD-Census度量初始化匹配成本量，在动态的基于交叉的区域中聚合，并在扫描线优化框架中更新以产生差异结果。在多步骤细化过程中有效地处理视差结果中的各种误差。

文章目录前言一、AD-census是什么？

AD-Census代价聚合分为两步：1）十字交叉域构造（CrossCon

立体匹配算法实现前言  PatchMatchStereo是MichaelBleyer等在2011年发表于BritishMachineVisionConference（BMVC）上的一篇双目立体匹配算法文章，和AD-census

下载完整源码，点击进入:https://github.com/ethan-li-coding/AD-Census欢迎同学们在Github项目里讨论！

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废话少说，我们继续更新AD-Census的实战教学篇。上篇框架中，我们梳理了算法框架和代码框架，工程师拿到了设计图纸，得找水泥工砖瓦工砌墙打砖了。本篇开始就带领大家一起砌墙打砖。

使用AD-Census度量初始化匹配成本量，在动态的基于交叉的区域中聚合，并在扫描线优化框架中更新以产生差异结果。在多步骤细化过程中有效地处理视差结果中的各种误差。

AD-Census算法来自于中国学者XingMei等在ICCV2011发表的论文《OnBuildinganAccurateStereoMatchingSystemonGraphicsHardware》1

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双目立体匹配等算法论文综述本文GITHUB博文末尾支持二维码赞赏哦_双目立体视觉技术实质就是模拟人的双眼视觉处理系统来处理通过摄像机采集所获取的图像，它利用两台或多台摄像机在一定约束条件下采集同一场景的图像，对采集到的图像进行信息提取和整合，最终恢复图像中场景的三维信息。基于双目视觉的立体匹配算法研究涉及模式识别、人工智能、机器视觉、计算机图形学等领域的许多相关复杂的研究课题。随着许多著名专家学者

CMakeWarning(dev)inad-census_generated_main.cu.o.cmake:SyntaxWarningincmakecodeat/home/xxx/softwares/AD-Census

此外，它的技术要点在于：提出了结合AD（absolutedifference）和CensusTransform的代价，称Ad-census。