转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213，

来自：shiter编写程序的艺术

• 基础知识

计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科。“一图胜千言”，人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介，人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1]。相对于人类高效的图像信息提取能力，计算机在图像信息的理解上仍然效率低下。 
计算机视觉作为一门交叉学科，综合了生物学，心理学，数学，计算机科学等学科，从20世纪60年代至今其在科学研究领域中的大量成果已经应用于工程领域，并影响了我们每个人生活的方方面面。 
双目立体视觉是计算机视觉领域的重要分支，它通过模拟人的视觉系统来处理现实世界。以机器人，无人汽车导航为例，由于双目立体匹配在非接触测量中的优秀性能，视觉测量在探月工程，火星探测工程中起到了重要作用[2]，如图所示的我国嫦娥探月工程的巡航车就配备了立体视觉导航系统，来进行行进间的运动控制和路径规划[3]。 

主要参考：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51533549

 之前在网上也没有现成的代码，现在把库中的sample拿出来，分享下

/*
 *  stereo_match.cpp
 *  calibration
 *
 *  Created by Victor  Eruhimov on 1/18/10.
 *  Copyright 2010 Argus Corp. All rights reserved.
 *
 */

#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/contrib/contrib.hpp"

#include <stdio.h>

using namespace cv;

static void print_help()
{
    printf("\nDemo stereo matching converting L and R images into disparity and point clouds\n");
    printf("\nUsage: stereo_match <left_image> <right_image> [--algorithm=bm|sgbm|hh|var] [--blocksize=<block_size>]\n"
           "[--max-disparity=<max_disparity>] [--scale=scale_factor>] [-i <intrinsic_filename>] [-e <extrinsic_filename>]\n"
           "[--no-display] [-o <disparity_image>] [-p <point_cloud_file>]\n");
}

static void saveXYZ(const char* filename, const Mat& mat)
{
    const double max_z = 1.0e4;
    FILE* fp = fopen(filename, "wt");
    for(int y = 0; y < mat.rows; y++)
    {
        for(int x = 0; x < mat.cols; x++)
        {
            Vec3f point = mat.at<Vec3f>(y, x);
            if(fabs(point[2] - max_z) < FLT_EPSILON || fabs(point[2]) > max_z) continue;
            fprintf(fp, "%f %f %f\n", point[0], point[1], point[2]);
        }
    }
    fclose(fp);
}

int main(int argc, char** argv)
{
    const char* algorithm_opt = "--algorithm=";
    const char* maxdisp_opt = "--max-disparity=";
    const char* blocksize_opt = "--blocksize=";
    const char* nodisplay_opt = "--no-display";
    const char* scale_opt = "--scale=";

    if(argc < 3)
    {
        print_help();
        return 0;
    }
    const char* img1_filename = 0;
    const char* img2_filename = 0;
    const char* intrinsic_filename = 0;
    const char* extrinsic_filename = 0;
    const char* disparity_filename = 0;
    const char* point_cloud_filename = 0;

    enum { STEREO_BM=0, STEREO_SGBM=1, STEREO_HH=2, STEREO_VAR=3 };
    int alg = STEREO_SGBM;
    int SADWindowSize = 0, numberOfDisparities = 0;
    bool no_display = false;
    float scale = 1.f;

    StereoBM bm;
    StereoSGBM sgbm;
    StereoVar var;

    for( int i = 1; i < argc; i++ )
    {
        if( argv[i][0] != '-' )
        {
            if( !img1_filename )
                img1_filename = argv[i];
            else
                img2_filename = argv[i];
        }
        else if( strncmp(argv[i], algorithm_opt, strlen(algorithm_opt)) == 0 )
        {
            char* _alg = argv[i] + strlen(algorithm_opt);
            alg = strcmp(_alg, "bm") == 0 ? STEREO_BM :
                  strcmp(_alg, "sgbm") == 0 ? STEREO_SGBM :
                  strcmp(_alg, "hh") == 0 ? STEREO_HH :
                  strcmp(_alg, "var") == 0 ? STEREO_VAR : -1;
            if( alg < 0 )
            {
                printf("Command-line parameter error: Unknown stereo algorithm\n\n");
                print_help();
                return -1;
            }
        }
        else if( strncmp(argv[i], maxdisp_opt, strlen(maxdisp_opt)) == 0 )
        {
            if( sscanf( argv[i] + strlen(maxdisp_opt), "%d", &numberOfDisparities ) != 1 ||
                numberOfDisparities < 1 || numberOfDisparities % 16 != 0 )
            {
                printf("Command-line parameter error: The max disparity (--maxdisparity=<...>) must be a positive integer divisible by 16\n");
                print_help();
                return -1;
            }
        }
        else if( strncmp(argv[i], blocksize_opt, strlen(blocksize_opt)) == 0 )
        {
            if( sscanf( argv[i] + strlen(blocksize_opt), "%d", &SADWindowSize ) != 1 ||
                SADWindowSize < 1 || SADWindowSize % 2 != 1 )
            {
                printf("Command-line parameter error: The block size (--blocksize=<...>) must be a positive odd number\n");
                return -1;
            }
        }
        else if( strncmp(argv[i], scale_opt, strlen(scale_opt)) == 0 )
        {
            if( sscanf( argv[i] + strlen(scale_opt), "%f", &scale ) != 1 || scale < 0 )
            {
                printf("Command-line parameter error: The scale factor (--scale=<...>) must be a positive floating-point number\n");
                return -1;
            }
        }
        else if( strcmp(argv[i], nodisplay_opt) == 0 )
            no_display = true;
        else if( strcmp(argv[i], "-i" ) == 0 )
            intrinsic_filename = argv[++i];
        else if( strcmp(argv[i], "-e" ) == 0 )
            extrinsic_filename = argv[++i];
        else if( strcmp(argv[i], "-o" ) == 0 )
            disparity_filename = argv[++i];
        else if( strcmp(argv[i], "-p" ) == 0 )
            point_cloud_filename = argv[++i];
        else
        {
            printf("Command-line parameter error: unknown option %s\n", argv[i]);
            return -1;
        }
    }

    if( !img1_filename || !img2_filename )
    {
        printf("Command-line parameter error: both left and right images must be specified\n");
        return -1;
    }

    if( (intrinsic_filename != 0) ^ (extrinsic_filename != 0) )
    {
        printf("Command-line parameter error: either both intrinsic and extrinsic parameters must be specified, or none of them (when the stereo pair is already rectified)\n");
        return -1;
    }

    if( extrinsic_filename == 0 && point_cloud_filename )
    {
        printf("Command-line parameter error: extrinsic and intrinsic parameters must be specified to compute the point cloud\n");
        return -1;
    }

    int color_mode = alg == STEREO_BM ? 0 : -1;
    Mat img1 = imread(img1_filename, color_mode);
    Mat img2 = imread(img2_filename, color_mode);

    if( scale != 1.f )
    {
        Mat temp1, temp2;
        int method = scale < 1 ? INTER_AREA : INTER_CUBIC;
        resize(img1, temp1, Size(), scale, scale, method);
        img1 = temp1;
        resize(img2, temp2, Size(), scale, scale, method);
        img2 = temp2;
    }

    Size img_size = img1.size();

    Rect roi1, roi2;
    Mat Q;

    if( intrinsic_filename )
    {
        // reading intrinsic parameters
        FileStorage fs(intrinsic_filename, CV_STORAGE_READ);
        if(!fs.isOpened())
        {
            printf("Failed to open file %s\n", intrinsic_filename);
            return -1;
        }

        Mat M1, D1, M2, D2;
        fs["M1"] >> M1;
        fs["D1"] >> D1;
        fs["M2"] >> M2;
        fs["D2"] >> D2;

        M1 *= scale;
        M2 *= scale;

        fs.open(extrinsic_filename, CV_STORAGE_READ);
        if(!fs.isOpened())
        {
            printf("Failed to open file %s\n", extrinsic_filename);
            return -1;
        }

        Mat R, T, R1, P1, R2, P2;
        fs["R"] >> R;
        fs["T"] >> T;

        stereoRectify( M1, D1, M2, D2, img_size, R, T, R1, R2, P1, P2, Q, CALIB_ZERO_DISPARITY, -1, img_size, &roi1, &roi2 );

        Mat map11, map12, map21, map22;
        initUndistortRectifyMap(M1, D1, R1, P1, img_size, CV_16SC2, map11, map12);
        initUndistortRectifyMap(M2, D2, R2, P2, img_size, CV_16SC2, map21, map22);

        Mat img1r, img2r;
        remap(img1, img1r, map11, map12, INTER_LINEAR);
        remap(img2, img2r, map21, map22, INTER_LINEAR);

        img1 = img1r;
        img2 = img2r;
    }

    numberOfDisparities = numberOfDisparities > 0 ? numberOfDisparities : ((img_size.width/8) + 15) & -16;

    bm.state->roi1 = roi1;
    bm.state->roi2 = roi2;
    bm.state->preFilterCap = 31;
    bm.state->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;
    bm.state->minDisparity = 0;
    bm.state->numberOfDisparities = numberOfDisparities;
    bm.state->textureThreshold = 10;
    bm.state->uniquenessRatio = 15;
    bm.state->speckleWindowSize = 100;
    bm.state->speckleRange = 32;
    bm.state->disp12MaxDiff = 1;

    sgbm.preFilterCap = 63;
    sgbm.SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 3;

    int cn = img1.channels();

    sgbm.P1 = 8*cn*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize;
    sgbm.P2 = 32*cn*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize;
    sgbm.minDisparity = 0;
    sgbm.numberOfDisparities = numberOfDisparities;
    sgbm.uniquenessRatio = 10;
    sgbm.speckleWindowSize = bm.state->speckleWindowSize;
    sgbm.speckleRange = bm.state->speckleRange;
    sgbm.disp12MaxDiff = 1;
    sgbm.fullDP = alg == STEREO_HH;

    var.levels = 3;                                 // ignored with USE_AUTO_PARAMS
    var.pyrScale = 0.5;                             // ignored with USE_AUTO_PARAMS
    var.nIt = 25;
    var.minDisp = -numberOfDisparities;
    var.maxDisp = 0;
    var.poly_n = 3;
    var.poly_sigma = 0.0;
    var.fi = 15.0f;
    var.lambda = 0.03f;
    var.penalization = var.PENALIZATION_TICHONOV;   // ignored with USE_AUTO_PARAMS
    var.cycle = var.CYCLE_V;                        // ignored with USE_AUTO_PARAMS
    var.flags = var.USE_SMART_ID | var.USE_AUTO_PARAMS | var.USE_INITIAL_DISPARITY | var.USE_MEDIAN_FILTERING ;

    Mat disp, disp8;
    //Mat img1p, img2p, dispp;
    //copyMakeBorder(img1, img1p, 0, 0, numberOfDisparities, 0, IPL_BORDER_REPLICATE);
    //copyMakeBorder(img2, img2p, 0, 0, numberOfDisparities, 0, IPL_BORDER_REPLICATE);

    int64 t = getTickCount();
    if( alg == STEREO_BM )
        bm(img1, img2, disp);
    else if( alg == STEREO_VAR ) {
        var(img1, img2, disp);
    }
    else if( alg == STEREO_SGBM || alg == STEREO_HH )
        sgbm(img1, img2, disp);
    t = getTickCount() - t;
    printf("Time elapsed: %fms\n", t*1000/getTickFrequency());

    //disp = dispp.colRange(numberOfDisparities, img1p.cols);
    if( alg != STEREO_VAR )
        disp.convertTo(disp8, CV_8U, 255/(numberOfDisparities*16.));
    else
        disp.convertTo(disp8, CV_8U);
    if( !no_display )
    {
        namedWindow("left", 1);
        imshow("left", img1);
        namedWindow("right", 1);
        imshow("right", img2);
        namedWindow("disparity", 0);
        imshow("disparity", disp8);
        printf("press any key to continue...");
        fflush(stdout);
        waitKey();
        printf("\n");
    }

    if(disparity_filename)
        imwrite(disparity_filename, disp8);

    if(point_cloud_filename)
    {
        printf("storing the point cloud...");
        fflush(stdout);
        Mat xyz;
        reprojectImageTo3D(disp, xyz, Q, true);
        saveXYZ(point_cloud_filename, xyz);
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

 调试参数：

view_l.png view_r.png --algorithm=bm --blocksize=5 --max-disparity=256  --scale=1.0 --no-display -o disparity.bmp

立体匹配效果：

根据大牛的代码增加一个函数：实现视差数据保存成txt又matlab显示

void saveDisp(const char* filename, const Mat& mat)		
{
	FILE* fp = fopen(filename, "wt");
	fprintf(fp, "%02d\n", mat.rows);
	fprintf(fp, "%02d\n", mat.cols);
	for(int y = 0; y < mat.rows; y++)
	{
		for(int x = 0; x < mat.cols; x++)
		{
			int disp = (int)mat.at<float>(y, x);	// 这里视差矩阵是CV_16S 格式的，故用 short 类型读取
			fprintf(fp, "%d\n", disp);			// 若视差矩阵是 CV_32F 格式，则用 float 类型读取
		}
		//fprintf(fp, "\n");
	}
	fclose(fp);
}

matlab代码：

function img = txt2img(filename)
data = importdata(filename);
r = data(1);    % 行数
c = data(2);    % 列数
disp = data(3:end); % 视差
vmin = min(disp);
vmax = max(disp);
disp = reshape(disp, [c,r])'; % 将列向量形式的 disp 重构为 矩阵形式
%  OpenCV 是行扫描存储图像，Matlab 是列扫描存储图像
%  故对 disp 的重新排列是首先变成 c 行 r 列的矩阵，然后再转置回 r 行 c 列
img = uint8( 255 * ( disp - vmin ) / ( vmax - vmin ) );
mesh(disp);
set(gca,'YDir','reverse');  % 通过 mesh 方式绘图时，需倒置 Y 轴方向
axis tight; % 使坐标轴显示范围与数据范围相贴合，去除空白显示区

• 实现效果

• 大牛博客中的解释

1． opencv2.1和opencv2.0在做stereo vision方面有什么区别了？

2.1版增强了Stereo Vision方面的功能：

(1) 新增了 SGBM 立体匹配算法（源自Heiko Hirschmuller的《Stereo Processing by Semi-global Matching and Mutual Information》），可以获得比 BM 算法物体轮廓更清晰的视差图（但低纹理区域容易出现横/斜纹路，在 GCstate->fullDP 选项使能时可消减这种异常纹路，但对应区域视差变为0，且运行速度会有所下降），速度比 BM 稍慢， 352*288的帧处理速度大约是 5 帧/秒；

(2) 视差效果：BM < SGBM < GC；处理速度：BM > SGBM > GC ；

(3) BM 算法比2.0版性能有所提升，其状态参数新增了对左右视图感兴趣区域 ROI 的支持（roi1 和 roi2，由stereoRectify函数产生）；

(4) BM 算法和 GC 算法的核心代码改动不大，主要是面向多线程运算方面的（由 OpenMP 转向 Intel TBB）；

(5) cvFindStereoCorrespondenceBM 函数的disparity参数的数据格式新增了 CV_32F 的支持，这种格式的数据给出实际视差，而 2.0 版只支持 CV_16S，需要除以 16.0 才能得到实际的视差数值。

2． 用于立体匹配的图像可以是彩色的吗？

在OpenCV2.1中，BM和GC算法只能对8位灰度图像计算视差，SGBM算法则可以处理24位（8bits*3）彩色图像。所以在读入图像时，应该根据采用的算法来处理图像：

3． 怎样获取与原图像有效像素区域相同的视差图？

在OpenCV2.0及以前的版本中，所获取的视差图总是在左侧和右侧有明显的黑色区域，这些区域没有有效的视差数据。视差图有效像素区域与视差窗口（ndisp，一般取正值且能被16整除）和最小视差值（mindisp，一般取0或负值）相关，视差窗口越大，视差图左侧的黑色区域越大，最小视差值越小，视差图右侧的黑色区域越大。其原因是为了保证参考图像（一般是左视图）的像素点能在目标图像（右视图）中按照设定的视差匹配窗口匹配对应点，OpenCV 只从参考图像的第 (ndisp - 1 + mindisp) 列开始向右计算视差，第 0 列到第 (ndisp - 1 + mindisp) 列的区域视差统一设置为 (mindisp - 1) *16；视差计算到第 width + mindisp 列时停止，余下的右侧区域视差值也统一设置为 (mindisp - 1) *16。  

00177 static const int DISPARITY_SHIFT = 4;
…
00411     int ndisp = state->numberOfDisparities;
00412     int mindisp = state->minDisparity;
00413     int lofs = MAX(ndisp - 1 + mindisp, 0);
00414     int rofs = -MIN(ndisp - 1 + mindisp, 0);
00415     int width = left->cols, height = left->rows;
00416     int width1 = width - rofs - ndisp + 1;
…
00420     short FILTERED = (short)((mindisp - 1) << DISPARITY_SHIFT);
…
00466     // initialize the left and right borders of the disparity map
00467     for( y = 0; y < height; y++ )
00468     {
00469         for( x = 0; x < lofs; x++ )
00470             dptr[y*dstep + x] = FILTERED;
00471         for( x = lofs + width1; x < width; x++ )
00472             dptr[y*dstep + x] = FILTERED;
00473     }
00474     dptr += lofs;
00475
00476     for( x = 0; x < width1; x++, dptr++ )

…

这样的设置很明显是不符合实际应用的需求的，它相当于把摄像头的视场范围缩窄了。因此，OpenCV2.1 做了明显的改进，不再要求左右视图和视差图的大小（size）一致，允许对视差图进行左右边界延拓，这样，虽然计算视差时还是按上面的代码思路来处理左右边界，但是视差图的边界得到延拓后，有效视差的范围就能够与对应视图完全对应。具体的实现代码范例如下：

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// 对左右视图的左边进行边界延拓，以获取与原始视图相同大小的有效视差区域
copyMakeBorder(img1r, img1b, 0, 0, m_nMaxDisp, 0, IPL_BORDER_REPLICATE);
copyMakeBorder(img2r, img2b, 0, 0, m_nMaxDisp, 0, IPL_BORDER_REPLICATE);

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// 计算视差
if( alg == STEREO_BM )
{
	bm(img1b, img2b, dispb);
	// 截取与原始画面对应的视差区域（舍去加宽的部分）
	displf = dispb.colRange(m_nMaxDisp, img1b.cols);	
}
else if(alg == STEREO_SGBM)
{
	sgbm(img1b, img2b, dispb);
	displf = dispb.colRange(m_nMaxDisp, img1b.cols);
}

4． cvFindStereoCorrespondenceBM的输出结果好像不是以像素点为单位的视差？

“@scyscyao：在OpenCV2.0中，BM函数得出的结果是以16位符号数的形式的存储的，出于精度需要，所有的视差在输出时都扩大了16倍(2^4)。其具体代码表示如下：

dptr[y*dstep] = (short)(((ndisp - mind - 1 + mindisp)*256 + (d != 0 ? (p-n)*128/d : 0) + 15) >> 4);

可以看到，原始视差在左移8位(256)并且加上一个修正值之后又右移了4位，最终的结果就是左移4位。

因此，在实际求距离时，cvReprojectTo3D出来的X/W,Y/W,Z/W都要乘以16 (也就是W除以16)，才能得到正确的三维坐标信息。”

在OpenCV2.1中，BM算法可以用 CV_16S 或者 CV_32F 的方式输出视差数据，使用32位float格式可以得到真实的视差值，而CV_16S 格式得到的视差矩阵则需要 除以16 才能得到正确的视差。另外，OpenCV2.1另外两种立体匹配算法SGBM 和 GC 只支持 CV_16S 格式的 disparity 矩阵。

5． 如何设置BM、SGBM和GC算法的状态参数？

（1）StereoBMState

// 预处理滤波参数

• preFilterType：预处理滤波器的类型，主要是用于降低亮度失真（photometric distortions）、消除噪声和增强纹理等, 有两种可选类型：CV_STEREO_BM_NORMALIZED_RESPONSE（归一化响应） 或者CV_STEREO_BM_XSOBEL（水平方向Sobel算子，默认类型）, 该参数为 int 型；
• preFilterSize：预处理滤波器窗口大小，容许范围是[5,255]，一般应该在 5x5..21x21 之间，参数必须为奇数值, int 型
• preFilterCap：预处理滤波器的截断值，预处理的输出值仅保留[-preFilterCap, preFilterCap]范围内的值，参数范围：1 - 31（文档中是31，但代码中是 63）, int

// SAD 参数

• SADWindowSize：SAD窗口大小，容许范围是[5,255]，一般应该在 5x5 至 21x21 之间，参数必须是奇数，int 型
• minDisparity：最小视差，默认值为 0, 可以是负值，int 型
• numberOfDisparities：视差窗口，即最大视差值与最小视差值之差, 窗口大小必须是 16 的整数倍，int 型

// 后处理参数

• textureThreshold：低纹理区域的判断阈值。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（That is, if the sum of absolute values of x-derivatives computed over SADWindowSize by SADWindowSize pixel neighborhood is smaller than the parameter, no disparity is computed at the pixel），该参数不能为负值，int 型
• 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 （the minimum margin in percents between the best (minimum) cost function value and the second best value to accept the computed disparity, that is, accept the computed disparity d^ only if SAD(d) >= SAD(d^) x (1 + uniquenessRatio/100.) for any d != d*+/-1 within the search range ），该参数不能为负值，一般5-15左右的值比较合适，int 型
• speckleWindowSize：检查视差连通区域变化度的窗口大小, 值为 0 时取消 speckle 检查，int 型
• speckleRange：视差变化阈值，当窗口内视差变化大于阈值时，该窗口内的视差清零，int 型

// OpenCV2.1 新增的状态参数

• roi1, roi2：左右视图的有效像素区域，一般由双目校正阶段的 cvStereoRectify 函数传递，也可以自行设定。一旦在状态参数中设定了 roi1 和 roi2，OpenCV 会通过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被清零。
• disp12MaxDiff：左视差图（直接计算得出）和右视差图（通过cvValidateDisparity计算得出）之间的最大容许差异。超过该阈值的视差值将被清零。该参数默认为 -1，即不执行左右视差检查。int 型。注意在程序调试阶段最好保持该值为 -1，以便查看不同视差窗口生成的视差效果。具体请参见《使用OpenGL动态显示双目视觉三维重构效果示例》一文中的讨论。

在上述参数中，对视差生成效果影响较大的主要参数是 SADWindowSize、numberOfDisparities 和 uniquenessRatio 三个，一般只需对这三个参数进行调整，其余参数按默认设置即可。

在OpenCV2.1中，BM算法有C和C++ 两种实现模块。

（2）StereoSGBMState

SGBM算法的状态参数大部分与BM算法的一致，下面只解释不同的部分：

• SADWindowSize：SAD窗口大小，容许范围是[1,11]，一般应该在 3x3 至 11x11 之间，参数必须是奇数，int 型
• P1, P2：控制视差变化平滑性的参数。P1、P2的值越大，视差越平滑。P1是相邻像素点视差增/减 1 时的惩罚系数；P2是相邻像素点视差变化值大于1时的惩罚系数。P2必须大于P1。OpenCV2.1提供的例程stereo_match.cpp 给出了 P1 和 P2 比较合适的数值。
• fullDP：布尔值，当设置为 TRUE 时，运行双通道动态编程算法（full-scale 2-pass dynamic programming algorithm），会占用O(W*H*numDisparities)个字节，对于高分辨率图像将占用较大的内存空间。一般设置为 FALSE。

注意OpenCV2.1的SGBM算法是用C++ 语言编写的，没有C实现模块。与H. Hirschmuller提出的原算法相比，主要有如下变化：

1. 算法默认运行单通道DP算法，只用了5个方向，而fullDP使能时则使用8个方向（可能需要占用大量内存）。
2. 算法在计算匹配代价函数时，采用块匹配方法而非像素匹配（不过SADWindowSize=1时就等于像素匹配了）。
3. 匹配代价的计算采用BT算法（"Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo" by S. Birchfield and C. Tomasi），并没有实现基于互熵信息的匹配代价计算。
4. 增加了一些BM算法中的预处理和后处理程序。

（3）StereoGCState

GC算法的状态参数只有两个：numberOfDisparities 和 maxIters ，并且只能通过 cvCreateStereoGCState 在创建算法状态结构体时一次性确定，不能在循环中更新状态信息。GC算法并不是一种实时算法，但可以得到物体轮廓清晰准确的视差图，适用于静态环境物体的深度重构。

注意GC算法只能在C语言模式下运行，并且不能对视差图进行预先的边界延拓，左右视图和左右视差矩阵的大小必须一致。

6． 如何实现视差图的伪彩色显示？

首先要将16位符号整形的视差矩阵转换为8位无符号整形矩阵，然后按照一定的变换关系进行伪彩色处理。我的实现代码如下： 

// 转换为 CV_8U 格式，彩色显示
dispLfcv = displf, dispRicv = dispri, disp8cv = disp8;
if (alg == STEREO_GC)
{
	cvNormalize( &dispLfcv, &disp8cv, 0, 256, CV_MINMAX );
} 
else
{
	displf.convertTo(disp8, CV_8U, 255/(m_nMaxDisp*16.));
}
F_Gray2Color(&disp8cv, vdispRGB);

灰度图转伪彩色图的代码，主要功能是使灰度图中 亮度越高的像素点，在伪彩色图中对应的点越趋向于 红色；亮度越低，则对应的伪彩色越趋向于 蓝色；总体上按照灰度值高低，由红渐变至蓝，中间色为绿色。其对应关系如下图所示：

图20

void F_Gray2Color(CvMat* gray_mat, CvMat* color_mat)
{
	if(color_mat)
		cvZero(color_mat);
		
	int stype = CV_MAT_TYPE(gray_mat->type), dtype = CV_MAT_TYPE(color_mat->type);
	int rows = gray_mat->rows, cols = gray_mat->cols;

	// 判断输入的灰度图和输出的伪彩色图是否大小相同、格式是否符合要求
	if (CV_ARE_SIZES_EQ(gray_mat, color_mat) && stype == CV_8UC1 && dtype == CV_8UC3)
	{
		CvMat* red = cvCreateMat(gray_mat->rows, gray_mat->cols, CV_8U);
		CvMat* green = cvCreateMat(gray_mat->rows, gray_mat->cols, CV_8U);
		CvMat* blue = cvCreateMat(gray_mat->rows, gray_mat->cols, CV_8U);
		CvMat* mask = cvCreateMat(gray_mat->rows, gray_mat->cols, CV_8U);

		// 计算各彩色通道的像素值
		cvSubRS(gray_mat, cvScalar(255), blue);	// blue(I) = 255 - gray(I)
		cvCopy(gray_mat, red);			// red(I) = gray(I)
		cvCopy(gray_mat, green);			// green(I) = gray(I),if gray(I) < 128
		cvCmpS(green, 128, mask, CV_CMP_GE );	// green(I) = 255 - gray(I), if gray(I) >= 128
		cvSubRS(green, cvScalar(255), green, mask);
		cvConvertScale(green, green, 2.0, 0.0);

		// 合成伪彩色图
		cvMerge(blue, green, red, NULL, color_mat);

		cvReleaseMat( &red );
		cvReleaseMat( &green );
		cvReleaseMat( &blue );
		cvReleaseMat( &mask );
	}
}

7． 如何将视差数据保存为 txt 数据文件以便在 Matlab 中读取分析？

由于OpenCV本身只支持 xml、yml 的数据文件读写功能，并且其xml文件与构建网页数据所用的xml文件格式不一致，在Matlab中无法读取。我们可以通过以下方式将视差数据保存为txt文件，再导入到Matlab中。 

void saveDisp(const char* filename, const Mat& mat)		
{
	FILE* fp = fopen(filename, "wt");
	fprintf(fp, "%02d/n", mat.rows);
	fprintf(fp, "%02d/n", mat.cols);
	for(int y = 0; y < mat.rows; y++)
	{
		for(int x = 0; x < mat.cols; x++)
		{
			short disp = mat.at<short>(y, x); // 这里视差矩阵是CV_16S 格式的，故用 short 类型读取
			fprintf(fp, "%d/n", disp); // 若视差矩阵是 CV_32F 格式，则用 float 类型读取
		}
	}
	fclose(fp);
}

相应的Matlab代码为：

function img = txt2img(filename)
data = importdata(filename);
r = data(1);    % 行数
c = data(2);    % 列数
disp = data(3:end); % 视差
vmin = min(disp);
vmax = max(disp);
disp = reshape(disp, [c,r])'; % 将列向量形式的 disp 重构为 矩阵形式
%  OpenCV 是行扫描存储图像，Matlab 是列扫描存储图像
%  故对 disp 的重新排列是首先变成 c 行 r 列的矩阵，然后再转置回 r 行 c 列
img = uint8( 255 * ( disp - vmin ) / ( vmax - vmin ) );
mesh(disp);
set(gca,'YDir','reverse');  % 通过 mesh 方式绘图时，需倒置 Y 轴方向
axis tight; % 使坐标轴显示范围与数据范围相贴合，去除空白显示区