双目稠密点云的资料记录
作者：互联网
2020. 03.15. 16:09
有生成双目稠密点云来避障的需求，这周找了一些资料，还没做出一个满意的效果来。
先记录一下资料链接。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/38252296
这个链接里的效果没跑出来，没玩过qt，稍微花点时间应该也是跑的起来的。
简单玩了下 libelas，感觉效果不是那么好，可能是我什么参数没设置在合理范围内。
然后看到了一个patchmatch (stereo)
https://github.com/nebula-beta/PatchMatch
单看效果图是很惊艳的，感觉吊打opencv自带的双目重建，但是在自己纠正过的双目图片上跑，
一是效果很差，可能还是参数设置问题，二是速度很慢，三是可能我标定的不太好。
https://github.com/nebula-beta/PatchMatchCuda 这是同一作者对应的cuda版本，还没试过。
然后找了些patchmatch方面的资料看，patch应该算是一种图片处理上的、可以推广的手段或方法，
不限于双目视差估计。
https://www.cnblogs.com/tweed/p/10893548.html 这篇稍微理解了下文章中的公式。
既然patchmatch是一种方法，那为什么还要限制在双目上。
这个 https://github.com/kysucix/gipuma 论文和库就是在序列图像上重建出三维模型。
简单浏览了下论文和代码，就记住了在GTX980显卡上，640 x 480 的10张图像，重建出三维模型
要 2.5 s。一篇相关的博客：https://blog.csdn.net/fangjin_kl/article/details/76072755
然后发现了 patchmatch stereo 的深度学习版本：
https://github.com/uber-research/DeepPruner 然而好像是有监督的深度估计...
待我有空了把它结合 monodepth2 做一个无监督的版本出来。
然后发现了一个 stixel 做避障 https://github.com/gishi523/stixel-world
这个在自动驾驶上用的应该还是蛮多的。
发现速度倒是挺快，但是如果视差估计效果太糟糕，这个算法效果也会相当糟糕。
所以前提还是要有比较高质量的视差估计。
后续会在双目视差估计上下点功夫，我讨厌激光slam！
标签：github,稠密,patchmatch,双目,https,点云,com,视差 来源： https://www.cnblogs.com/shepherd2015/p/12498531.html