[OPENCV] SGBM vs StereoBM 깊이맵 결과 비교

OPENCV StereoBM & SGBM 깊이맵 결과 비교

스테레오 이미지의 StereoBM & SGBM 예제

테스트환경

테스트를 위한 Host PC 에는 우분투 Ubuntu 18.04  와 OpenCV 4.2.0 가 설치되어 있다. OpenCV 4.2.0 설치는 아래 포스팅을 참고한다.

2022.06.10 - [프로그래밍/OpenCV] - [OPENCV] Ubuntu 18.04 OpenCV 4.2.0 설치하기

[OPENCV] Ubuntu 18.04 OpenCV 4.2.0 설치하기

OPENCV 스테레오 카메라 StereoBM 예제는 아래 포스팅을 참고한다.

2022.06.12 - [프로그래밍/OpenCV] - [OPENCV] 스테레오 카메라 StereoBM 예제 첫번째

[OPENCV] 스테레오 카메라 StereoBM 예제 첫번째

OpenCV CMake 작성

다음과 같이 CMakeLists.txt 를 작성한다.

cmake_minimum_required(VERSION 3.0)

project(streobm)

find_package(OpenCV REQUIRED)

set(
    CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY
    ${CMAKE_HOME_DIRECTORY}
)

add_executable(
    ${PROJECT_NAME}
    src/main.cpp
)

target_include_directories(
    ${PROJECT_NAME}
 PRIVATE 
    ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}
)

target_link_libraries(
    ${PROJECT_NAME}
    ${OpenCV_LIBRARIES}
)

message ("OpenCV_LIBRARIES = " ${OpenCV_LIBRARIES})
message ("OpenCV_INCLUDE_DIRS = " ${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

OpenCV 예제 코드 작성

다음과 같이 코드를 작성한다.

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

//#define CUSTOM_IMAGE
//#define SGBM

int main()
{
    cout << "opencv version : " << CV_VERSION << endl;

    // read 2 images (as 8UC1)
    Mat imgl, imgr;
    Mat img1, img2;

#ifdef CUSTOM_IMAGE
    imgl = imread("./img/left14_cal.jpg", IMREAD_GRAYSCALE );
    imgr = imread("./img/right14_cal.jpg", IMREAD_GRAYSCALE );

    resize(imgl, img1, Size(960,540));
    resize(imgr, img2, Size(960,540));
#else
    img1 = imread("./img/tsukuba_l.png", IMREAD_GRAYSCALE );
    img2 = imread("./img/tsukuba_r.png", IMREAD_GRAYSCALE );
#endif

    // stereo image
    Mat img_disparity_16s, img_disparity_8u;

#ifdef SGBM
    int min_disparities = 0;
    int num_disparities = 16;
    int blocksize = 15;

    cv::Ptr<cv::StereoSGBM> sgbm = cv::StereoSGBM::create(min_disparities, num_disparities, blocksize);
    sgbm->setMode(cv::StereoSGBM::MODE_SGBM_3WAY);
    sgbm->compute(img1, img2, img_disparity_16s);
#else
    int num_disparities = 16;
    int blocksize = 15;

    cv::Ptr<cv::StereoBM> stereo = cv::StereoBM::create(num_disparities, blocksize);
    stereo->compute(img1, img2, img_disparity_16s);
#endif


#ifndef NORMALIZE_MANUAL
    // normalize img_disparity_16s manually
    double minVal; double maxVal;
    minMaxLoc( img_disparity_16s, &minVal, &maxVal );
    cout << "min : " << minVal << ", max : " << maxVal << endl;
    img_disparity_16s.convertTo(img_disparity_8u, CV_8UC1, 255/(maxVal - minVal));
#else
    normalize(img_disparity_16s, img_disparity_8u, 0, 255, CV_MINMAX, CV_8U);
#endif
    // normalize img_disparity_16s with opencv api
    imshow("left", img1);
    imshow("right", img2);    
    imshow("disparity", img_disparity_8u);

    waitKey(0);

    return 0;
}

위 예제 코드의 간단한 설명은 다음과 같다.

 

실행결과

StereoBM 의 결과 (num_disparities 16, blocksize 11)

SGBM 의 결과 (min_disparities 0, num_disparities 16, blocksize 15)

실행결과 분석

• SGBM 의 성능이 StereoBM 보다 좋은 것으로 나타난다.
• SGBM 의 처리 시간이 StereoBM 보다 오래 걸린다. (추후, 자세한 비교 분석 필요)
• Custom 이미지로 할 경우 결과가 좋지 못하다. (촬영 이미지의 Calibration or Retification 문제로 예상)

참고자료

전체 코드는 makepluscode github 를 참고한다.

https://github.com/makepluscode/opencv-examples/tree/master/005-stereobm-ex2

GitHub - makepluscode/opencv-examples