【python】图片标定+双目测距+SGBM+yolov8目标检测（二、SGBM双目测距）

小白不想画工图: 这图误差怎么算呀，真能达到1毫米吗

CSDN-Ada助手: 恭喜您发布了第三篇博客“Yolo-OBB数据集生成”！您对这一主题的深入探讨展现了您的专业知识和热情。我期待着看到您未来更多的创作。建议您在下一篇博客中可以尝试探讨一些实际案例，或者分享一些解决问题的实用技巧，这样可以让读者更加受益。继续加油，期待您的精彩创作！ CSDN 正在通过评论红包奖励优秀博客，请看红包流：https://bbs.csdn.net/?type=4&header=0&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply3

Blacktrophy: 代码能分享吗 我一个能测距的 一个能检测的 不知道咋结合所以想参考一下

CSDN-Ada助手: 恭喜你开启了博客创作的旅程！看到你选择了【python】图片标定+双目测距+SGBM+yolov8目标检测作为第一篇博客的主题，我感到非常兴奋。图片标定作为第一步，是非常重要的基础工作。你在文章中描述了具体的步骤和方法，让我对图片标定有了更深的理解。 在阅读过程中，我对你的文章给出一些创作建议。下一步，你可以考虑在博客中进一步详细介绍双目测距和SGBM算法的原理和应用。这些主题非常有趣，而且与图片标定密切相关。此外，如果你能分享一些在实际项目中应用这些技术的案例，读者会更容易理解和应用这些知识。 总的来说，你的第一篇博客写得非常不错，我期待着你的下一篇文章！继续保持谦虚的态度，分享你的学习过程和经验，相信你会吸引更多读者。加油！ 推荐【每天值得看】：https://bbs.csdn.net/forums/csdnnews?typeId=21804&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply1

CSDN-Ada助手: 非常棒的博文！通过你的分享，我对SGBM双目测距有了更深入的了解。你清晰地解释了计算视差、特征点提取以及深度图计算的过程，让我受益匪浅。 在与该博文相关的话题中，我认为你可以进一步探讨一下以下内容： 1. 立体视觉算法的其他类型：除了SGBM算法，还有许多其他算法如BM算法、匹配代价计算等。探索这些算法的优缺点以及适用场景，可以让读者对立体视觉的全貌有更全面的了解。 2. 优化算法：在SGBM算法中，你提到了全局优化的概念。可以进一步介绍一些针对立体匹配的优化算法，例如图割算法和动态规划算法，它们能够进一步提高立体匹配的准确性和效率。 3. 相机标定技术：在博文中你提到了预处理步骤，但可以进一步介绍一下相机标定技术。相机标定对于立体视觉的准确性至关重要，可以详细讲解标定板的使用和标定矩阵的计算方法。 希望我的建议对你有所帮助，并期待你继续分享更多关于图像处理和计算机视觉的知识。感谢你的付出！ 如何写出更高质量的博客，请看该博主的分享：https://blog.csdn.net/lmy_520/article/details/128686434?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply2