基本信息
源码名称:zncc的CPU和openCL代码实现
源码大小:17.82M
文件格式:.zip
开发语言:C/C++
更新时间:2020-06-01
   友情提示:(无需注册或充值,赞助后即可获取资源下载链接)

     嘿,亲!知识可是无价之宝呢,但咱这精心整理的资料也耗费了不少心血呀。小小地破费一下,绝对物超所值哦!如有下载和支付问题,请联系我们QQ(微信同号):813200300

本次赞助数额为: 2 元 
   源码介绍

图像立体匹配中的ZNCC算法,使用CPU和openCL GPU加速实现,典型用法。


uint8_t* zncc(const uint8_t* left, const uint8_t* right, uint32_t w, uint32_t h, int32_t bsx, int32_t bsy, int32_t mind, int32_t maxd)
{
    /* Disparity map computation */
    int32_t imsize = w*h; // Size of the image
    int32_t bsize = bsx*bsy; // Block size

    uint8_t* dmap = (uint8_t*) malloc(imsize); // Memory allocation for the disparity map
    int32_t i, j; // Indices for rows and colums respectively
    int32_t i_b, j_b; // Indices within the block
    int32_t ind_l, ind_r; // Indices of block values within the whole image
    int32_t d; // Disparity value
    float cl, cr; // centered values of a pixel in the left and right images;
    
    float lbmean, rbmean; // Blocks means for left and right images
    float lbstd, rbstd; // Left block std, Right block std
    float current_score; // Current ZNCC value
    
    int32_t best_d;
    float best_score;
    
    for (i = 0; i < h; i ) {
        for (j = 0; j < w; j ) {
            // Searching for the best d for the current pixel
            best_d = maxd;
            best_score = -1;
            for (d = mind; d <= maxd; d ) {
                // Calculating the blocks' means
                lbmean = 0;
                rbmean = 0;
                for (i_b = -bsy/2; i_b < bsy/2; i_b ) {
                    for (j_b = -bsx/2; j_b < bsx/2; j_b ) {
                        // Borders checking
                        if (!(i i_b >= 0) || !(i i_b < h) || !(j j_b >= 0) || !(j j_b < w) || !(j j_b-d  >= 0) || !(j j_b-d < w)) {
                                continue;
                        }
                        // Calculatiing indices of the block within the whole image
                        ind_l = (i i_b)*w (j j_b);
                        ind_r = (i i_b)*w (j j_b-d);
                        // Updating the blocks' means
                        lbmean = left[ind_l];
                        rbmean = right[ind_r];
                    }
                }
                lbmean /= bsize;
                rbmean /= bsize;
                
                // Calculating ZNCC for given value of d
                lbstd = 0;
                rbstd = 0;
                current_score = 0;
                
                // Calculating the nomentaor and the standard deviations for the denominator
                for (i_b = -bsy/2; i_b < bsy/2; i_b ) {
                    for (j_b = -bsx/2; j_b < bsx/2; j_b ) {
                        // Borders checking
                        if (!(i i_b >= 0) || !(i i_b < h) || !(j j_b >= 0) || !(j j_b < w) || !(j j_b-d  >= 0) || !(j j_b-d < w)) {
                                continue;
                        }
                        // Calculatiing indices of the block within the whole image
                        ind_l = (i i_b)*w (j j_b);
                        ind_r = (i i_b)*w (j j_b-d);
                            
                        cl = left[ind_l] - lbmean;
                        cr = right[ind_r] - rbmean;
                        lbstd = cl*cl;
                        rbstd = cr*cr;
                        current_score = cl*cr;
                    }
                }
                // Normalizing the denominator
                current_score /= sqrt(lbstd)*sqrt(rbstd);
                // Selecting the best disparity
                if (current_score > best_score) {
                    best_score = current_score;
                    best_d = d;
                }
            }
            dmap[i*w j] = (uint8_t) abs(best_d); // Considering both Left to Right and Right to left disparities
        } 
    }
    
    return dmap;
}