注：这是一个专题，我会一步步介绍SGBM的实现，按照我的使用和优化过程逐步改善算法，附带实现方法

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1. 【立体匹配】：双目立体匹配SGBM：（1）运行

双目立体匹配SGBM概述

SGBM（Semi-Global Block Matching）是一种结合局部和全局优化的立体匹配算法，通过代价聚合和动态规划实现视差计算。其核心包括代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化四个步骤。

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SGBM参数配置方法

OpenCV中SGBM的关键参数如下：

import cv2  
sgbm = cv2.StereoSGBM_create(  
    minDisparity=0,        # 最小视差  
    numDisparities=64,     # 视差范围（需为16的倍数）  
    blockSize=3,           # 匹配块大小（奇数）  
    P1=8*3*3,             # 平滑性惩罚参数1  
    P2=32*3*3,            # 平滑性惩罚参数2  
    disp12MaxDiff=1,       # 左右视差检查阈值  
    preFilterCap=63,       # 预处理滤波截断值  
    uniquenessRatio=15,    # 唯一性匹配比率  
    speckleWindowSize=100, # 视差连通区域滤波窗口  
    speckleRange=32        # 视差连通性阈值  
)

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性能优化策略

参数调优

• 增大numDisparities可提升深度范围但会增加计算量，建议根据实际场景调整。
• P1和P2控制视差平滑性，通常设为P1=8*通道数*blockSize^2，P2=4*P1。

预处理增强

• 使用直方图均衡化或CLAHE增强图像对比度：

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))  
left_img = clahe.apply(left_img)

后处理优化

• 采用WLS（加权最小二乘）滤波消除噪声：

wls_filter = cv2.ximgproc.createDisparityWLSFilter(sgbm)  
filtered_disp = wls_filter.filter(disp, left_img)

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常见问题与解决方案

边缘模糊

• 原因：blockSize过大导致过度平滑。
• 解决：减小blockSize或使用导向滤波优化视差图。

视差不连续

• 原因：uniquenessRatio过低或噪声干扰。
• 解决：增大uniquenessRatio至10-20，或启用speckleWindowSize滤波。

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具体使用

sgbm的python类接口

import cv2
import numpy as np
import time
cv2.setNumThreads(4)  # 设置最大线程
cv2.setUseOptimized(True)
class SGBM:
    def __init__(self, use_blur=True):
        self.prev_disp = None
        self.alpha = 0.3  # 平滑系数 (0-1)，越小越平滑
        self.use_blur = use_blur
        self.sgbm = self.create_sgbm()
    def create_sgbm(self):
        window_size = 5
        min_disp = 0
        num_disp = 64 - min_disp  # 必须是16的整数倍
        stereo = cv2.StereoSGBM_create(
            minDisparity=min_disp,
            numDisparities=num_disp,
            blockSize=window_size,
            P1=8 * 3 * window_size**2,  # 视差平滑参数
            P2=32 * 3 * window_size**2,
            disp12MaxDiff=1,
            uniquenessRatio=10,
            speckleWindowSize=100,
            speckleRange=32,
            mode=cv2.STEREO_SGBM_MODE_SGBM_3WAY# STEREO_SGBM_MODE_SGBM_3WAY ,STEREO_SGBM_MODE_HH, STEREO_SGBM_MODE_SGBM, STEREO_SGBM_MODE_HH4,STEREO_SGBM_MODE_HH4的速度最快，STEREO_SGBM_MODE_HH的精度最好
        )
        return stereo
    def create_bm_matcher(self):
        stereo = cv2.StereoBM_create(
            numDisparities=64,   # 视差范围（必须是16的倍数）
            blockSize=15         # 匹配块大小（奇数，建议5~25）
        )
        return stereo
   
    def estimate_depth(self, left_image, right_image):
        """
        进行深度估计推理，返回视差图（深度图）。
        """


        # 转换为灰度图
        gray_left = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        gray_right = cv2.cvtColor(right_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
        # gray_left = clahe.apply(gray_left)
        # gray_right = clahe.apply(gray_right)
        # gray_left = cv2.equalizeHist(gray_left)
        # gray_right = cv2.equalizeHist(gray_right)
        disp = self.sgbm.compute(gray_left, gray_right).astype(np.float32) / 16.0  # SGBM返回的视差需要除以16
            # # 应用选择的滤波器
            # if current_filter in ['guided', 'wls', 'fgs']:
            #     disp = apply_disparity_filter(
            #         disp, left_image, current_filter,
            #         lambda_=8000, sigma=1.5
            #     )
            # else:
            #     disp = apply_disparity_filter(disp, filter_type=current_filter)

        if self.prev_disp is not None:
            disp = self.alpha * disp + (1 - self.alpha) * self.prev_disp
        self.prev_disp = disp.copy()
        # disp = cv2.medianBlur(disp, 5)  # 中值滤波
        disp = cv2.morphologyEx(disp, cv2.MORPH_CLOSE, np.ones((5,5),np.uint8))  # 闭运算填充空洞
        return disp

在这个类里，默认调用sgbm方法，也可以切换bm算法，速度更快，但是视差图的空洞更多

import cv2
import numpy as np

from stereomodel.OpencvSGBM.utils.SGBM import SGBM
from config import Stereo

SGBM_ins = SGBM(use_blur=True)
Stereo_ins = Stereo()
if __name__ == '__main__':
    left_img = cv2.imread('../../data/mid/im0.png')
    right_img = cv2.imread('../../data/mid/im1.png')
    disp = SGBM_ins.estimate_depth(left_img, right_img)
    Stereo_ins.show_depth_point(disp, left_img)

sgbm方法

bm方法