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本文转自：视觉算法 经典的双目稠密匹配算法SGM，OpenCV之中也有相应的实现，不过OpenCV并没有如论文原文般使用MI来作为匹配代价，而是依然使用了块匹配 (block matching) 的方法。在cost aggregation一步中，默认也只使用像素周围的5个方向而非原文中的8个方向。本来想直接看看OpenCV的stereosgbm.cpp文件，了解下是如何实现SGBM算法的。但本着先易后难的想法，决定先浏览下OpenCV中，更简单的匹配算法，BM算法的实现。 关于BM算法，网上搜了一下，基本都是讲解如何调用、如何设置参数的，并没有涉及到OpenCV的源码层面。自己之前参考别人写的博客或书籍等等，也看过OpenCV一些特征点算子的实现细节。当时觉得不过如此，OpenCV的源代码也挺好懂的。于是决定自己来啃相关的源代码，才发现事实远非如此，反复看了两遍，边画内存使用图示，才明白了OpenCV中BM算
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