如何使用opencv中的NCC算法实现两幅图像的相似性判断 因此当模板大小确定后，SAD算法的速度最快，有了SAD算法。再然后是计算区域互相关性的NCC算法。以上三种算法中，SAD算法最简单。然后SAD相似的SSD。NCC算法与SAD算法相比要复杂得多。
请推荐一个人工智能学习路线图？ 这几本人工智能经典书，适合放在你的书架上提到人工智能，说实话，我还停留在几位男士与一只狗的激战事件…
opencv三维重建深度怎么不随视场变化 四、双目匹配与视差计算立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系，根据三角测量原理，得到视差图；在获得了视差信息后，根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。立体匹配技术被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题，主要是以下因素的影响：（1）光学失真和噪声（亮度、色调、饱和度等失衡）（2）平滑表面的镜面反射（3）投影缩减（Foreshortening）（4）透视失真（Perspective distortions）（5）低纹理（Low texture）（6）重复纹理（Repetitive/ambiguous patterns）（7）透明物体（8）重叠和非连续目前立体匹配算法是计算机视觉中的一个难点和热点，算法很多，但是一般的步骤是：A、匹配代价计算匹配代价计算是整个立体匹配算法的基础，实际是对不同视差下进行灰度相似性测量。常见的方法有灰度差的平方SD（squared intensity differences），灰度差的绝对值AD（absolute intensity differences）等。另外，在求原始匹配代价时可以设定一个上限值，来减弱叠加过程中的误匹配的影响。以AD法求匹配代价为例，可用下式进行计算，其中T为设定的阈值。图18B、匹配代价叠加一般来说，全局算法基于原始匹配代价进行后续。
opencv中bm匹配算法是什么原理？SAD？ 这个去opencv官网搜一下就知道了，或者看一下源代码。
使用OpenCV进行模板匹配（原图-模板图） 匹配算法有很多，比如最简单的对比原图和模板图的像素值。但是这种方法稍微有一点旋转和光照变化结果就会很差。为了改进这个，有了SAD算法。然后SAD相似的SSD。再然后是计算区域互相关性的NCC算法。以上三种算法中，SAD算法最简单，因此当模板大小确定后，SAD算法的速度最快。NCC算法与SAD算法相比要复杂得多。至于算法的过程，这三个算法都是很好理解的算法，我觉得还是自学比较好。
