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Raw

libSGM

Semi-Global MatchingをベースとしたCUDA実装です。

概要

libSGMは、Semi-Global MatchingアルゴリズムをCUDAで実装したものです。
適切にキャリブレーションされた2つの入力画像から、視差画像を取得することができます。

特徴

CUDAを使用し、高速な視差画像算出が可能

パフォーマンス

benchmarkサンプルで計測した処理時間を示します

Settings

  • image size : 1024 x 440
  • disparity size : 128
  • sgm path : 4 path
  • subpixel : enabled

Results

Device CUDA version Processing Time[Milliseconds] FPS
GTX 1080 Ti 10.1 2.0 495.1
GeForce RTX 3080 11.1 1.5 651.3
Tegra X2 10.0 28.5 35.1
Xavier(MODE_15W) 10.2 17.3 57.7
Xavier(MAXN) 10.2 9.0 110.7

Requirements

Package Name Minimum Requirements Note
CMake version >= 3.18
CUDA Toolkit compute capability >= 3.5
OpenCV version >= 3.4.8 for samples
OpenCV CUDA module version >= 3.4.8 for OpenCV wrapper
ZED SDK version >= 3.0 for ZED sample

build

$ git clone https://github.com/fixstars/libSGM.git
$ cd libSGM
$ git submodule update --init  # ENABLE_TESTS オプションを ON にする際に必要です
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ../  # いくつかのオプションが用意されています
$ make

サンプル実行

$ pwd
.../libSGM
$ cd build
$ cmake .. -DENABLE_SAMPLES=on
$ make
$ cd sample
$ ./stereosgm_movie <left image path format> <right image path format> <disparity_size>
left image path format: 左側画像入力時に使用するファイルパスのフォーマット
right image path format: 右側画像入力時に使用するファイルパスのフォーマット
disparity_size: 視差情報を何段階で保持するか(省略可)

disparity_sizeは省略が可能です。省略した時には、128が付与されます。

ここで、left image path format, right image path formatとは、ファイル読み込み時に使用するフォーマットを意味します。
次のような連番ファイルが与えられていたとき、与えるべきpath formatは以下のようになります。

left_image_0000.pgm
left_image_0001.pgm
left_image_0002.pgm
left_image_0003.pgm
...

right_image_0000.pgm
right_image_0001.pgm
right_image_0002.pgm
right_image_0003.pgm

$ ./stereosgm_movie left_image_%04d.pgm right_image_%04d.pgm

本ソフトウェアは Daimler Urban Scene Segmentation Benchmark Dataset 2014 にて提供されている画像を用いて動作確認をしています。

Test Execution

libSGMではGoogle Testをテスト・フレームワークとして採用しています。
Git submodule機能を通して導入しているため、始めに以下のコマンドで初期化する必要があります。

$ pwd
.../libSGM
$ git submodule update --init

ビルド後、以下のコマンドでテストを実行できます。

$ pwd
.../libSGM
$ cd build
$ cd test
$ ./sgm-test

テストコードではナイーブな実装との比較を行っています。

Author

The "adaskit Team"

The adaskit is an open-source project created by Fixstars Corporation and its subsidiary companies including Fixstars Autonomous Technologies, aimed at contributing to the ADAS industry by developing high-performance implementations for algorithms with high computational cost.

License

Apache License 2.0