yolov5 sgbm
时间: 2025-05-01 18:34:56 浏览: 22
### YOLOv5与SGBM在计算机视觉中的集成或应用
YOLOv5 是一种高效的实时目标检测算法,而 SGBM( Semi-Global Block Matching )是一种用于立体匹配的算法,广泛应用于双目视觉领域以获取深度信息。两者的结合可以实现更丰富的场景理解能力。
#### YOLOv5简介
YOLOv5 是基于卷积神经网络的目标检测框架之一,其设计旨在提供快速且精确的对象识别功能[^2]。它通过单次前向传播完成边界框预测和类别分类的任务,在多个实际应用场景中表现出卓越性能。
#### SGBM概述
Semi-Global Block Matching 方法被用来计算左右图像之间的视差图,从而推导出三维空间内的物体距离信息[^3]。这种方法依赖于像素级对比度差异来估计每一点对应的深度值。
当我们将这两种技术结合起来时,可以从不同角度增强彼此的能力:
1. **利用YOLOv5进行感兴趣区域(ROI)提取**
使用 YOLOv5 对输入帧执行初步分析,仅针对已知类别的对象所在的子区域运行耗时较长但精度更高的 SGBM 处理流程,这样能够显著减少整体运算量并提高效率[^4]。
2. **融合深度数据改进目标定位准确性**
基于由 SGBM 得到的距离测量结果补充二维坐标系下的位置描述符,使得最终输出不仅限于平面矩形包围盒形式,还包括额外维度上的具体数值表示,有助于后续高级处理阶段如避障导航等操作[^5]。
下面给出一段伪代码展示如何可能实现上述思路的一部分逻辑结构:
```python
import cv2
from ultralytics import YOLO
def process_frame(frame_left, frame_right):
model = YOLO('yolov5s.pt') # 加载预训练模型
results = model.predict(source=frame_left)
disparity_settings = {'minDisparity': 0,
'numDisparities': 96,
'blockSize': 7}
stereo = cv2.StereoSGBM_create(**disparity_settings)
disparities = stereo.compute(frame_left, frame_right)
combined_data = []
for result in results:
bbox = result.boxes.xyxy.numpy() # 获取检测框的位置
for box in bbox:
x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, box[:4])
roi_disparity = disparities[y_min:y_max, x_min:x_max]
avg_depth = calculate_average_depth(roi_disparity) # 自定义函数
combined_data.append((box.tolist(), avg_depth))
return combined_data
def calculate_average_depth(disparity_region):
valid_pixels = disparity_region[disparity_region != 0]
if len(valid_pixels) == 0:
return None
average_value = np.mean(valid_pixels)
depth = focal_length * baseline / average_value # 简化版公式
return depth
```
此脚本片段展示了怎样先调用 YOLO 进行目标探测再限定范围做立体匹配的过程概览。
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