立体匹配的几个算法使用
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了立体匹配的几个算法使用相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1.这篇介绍SURF检测blob的函数。
函数/Functions
函数名称：detectSURFFeatures
功能：利用The Speeded-Up Robust Features(SURF)算法检测blob特征
语法：points = detectSURFFeatures(I);
points = detectSURFFeatures(I,Name,Value);
其中，其中，I为2-D灰度图像，points为返回的SURF检测算法检测到的blob，Name必须为用单引号对包含的如下字符串名称，Vaule为对应Name的值
| Name | Value |
|---|---|
| ‘MetricThreshold‘ | 默认值为1000.0，取值较小时，返回更多检测到的blob |
| ‘NumOctaves‘ | 默认值为3，范围为>=1的整数，表示所使用高斯滤波器的序列，越小时，所使用的高斯滤波器的序列的窗口大小越小，能够检测到的Blob的尺度越小，典型值为1-4 |
| ‘NumScaleLevels‘ | 默认值为4，范围为>= 3的整数，表示对应NumOctaves取值的高斯滤波器的个数，典型值为3-6 |
| ‘ROI‘ | 默认为[1,1,size(I,1),size(1)]，表示进行角点检测的图像区域 |
| Octave | FilterSize |
|---|---|
| 1 | 9x9,15x15,21x21,27x27,...（相差为6） |
| 2 | 15x15,27x27,39x39,51x51,...（相差为12） |
| 3 | 27x27,51x51,75x75,99x99,...（相差为24） |
| 4 | ...（相差为48） |
以上是关于立体匹配的几个算法使用的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
立体匹配算法（局部立体匹配 全局立体匹配 深度学习立体匹配 ）