001 立体匹配源代码及使用记录

一、ADCensus

ADCensus源代码 这份代码是从Github上面找到的，一般情况需要配置的库有OpenCV，BOOST，libConfig，PCL。一开始我在Windows操作系统上面配置，但是发现libConfig的配置非常麻烦，并且编译的时候会出现一堆莫名其妙的问题，所以之后选择转战Ubuntu。

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1.Ubuntu下库的配置记录

1.1 OpenCV2.4.13

配置一些packages

[compiler] sudo apt-get install build-essential [required] sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev [optional] sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

下载OpenCV安装包

对OpenCV进行cmake

cd opencv cd opencv-2.4.13 mkdir release cd release cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

make文件

make sudo make install

1.2 BOOST

sudo apt-get install libboost-dev

1.3 libConfig-1.5.tar.gz 按照readme中的步骤配置即可，最好能找到较新版本的libConfig。 libConfig下载地址

1.4 PCL

sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl sudo apt-get update sudo apt-get install libpcl-all

2.使用方式

按照ADCensus中readme的方式编译。 1. 进入 “ADCensusBM”文件夹 2. 进行编译

mkdir build cd build cmake .. make

3.使用结果

使用时可以按照sample文件中的例子来，需要修改“images.xml”文件，指向图片所在文件夹。同时可以修改“config.cfg”文件里面的参数来调整程序的效果。原论文中使用的是Middleyburry网站上384x288的图像，我输入的是Middleburry网站上1390x1110的图像，效果并不好： 可能是需要修改参数，但是并没有找到合适的调整方式。

二、SSCA

SSCA源代码 这个源代码提供了一个框架，里面可以选择多种处理方式的组合。程序可以在Windows x64平台上使用，只需要借助OpenCV的库即可，在使用的过程中，需要对一些文件中OpenCV引用版本进行修改。 测试情况：

输入图像：1390x1110 参数：CEN ST WM 0.3 01left_picture.png 01right_picture.png ldmap.png 250 1

可以看到效果比上一种方式要好一些，只是边缘较为不平滑。

三、BSM

BSM源代码 这个代码和SSCA是同一个作者。程序运行起来比较慢，而且效果没有上一种好，这里就不贴图了。