Python OpenCV – 立体图像的深度图

在计算机视觉中，立体图像的深度估计是一个非常重要的任务。它涉及到从两幅图像中估计对象的深度信息，从而生成三维模型。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，可以用于立体图像的深度估计。

安装OpenCV

首先，需要安装OpenCV。在安装OpenCV之前，必须确保您的计算机上已经安装了Python和pip。下面是安装步骤：

在终端中运行以下命令：

pip install opencv-python

这将安装最新的OpenCV版本。现在，您已经准备好开始编写立体图像的深度估计代码了。

导入模块

首先，需要导入所需的模块。代码如下：

import cv2
import numpy as np

加载图像

接下来，需要加载两张图像，它们是视差图的基础。视差是两幅图像之间的差异。可以使用以下代码加载两张图像：

imgL = cv2.imread('left.jpg', 0)
imgR = cv2.imread('right.jpg', 0)

显示图像

可以在屏幕上显示这两幅图像，以确保它们正确加载。以下是代码：

cv2.imshow('Left Image', imgL)
cv2.imshow('Right Image', imgR)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

生成深度图

现在，已经准备好生成深度图了。可以使用OpenCV中的Block Matching算法来估计深度。以下是代码：

# StereoBM_create(numDisparities, blockSize) 
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)

# Compute the disparity image
disparity = stereo.compute(imgL,imgR)

# Normalize the image for representation
min_disp = disparity.min()
max_disp = disparity.max()

depth_map = np.uint8(255 * (disparity - min_disp) / (max_disp - min_disp))

# Display the resulting depth map
cv2.imshow('Depth Map', depth_map)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码片段中，使用StereoBM_create()函数创建一个立体匹配对象。然后，使用compute()函数计算深度，然后将结果归一化。最后，结果以灰度图像的形式显示在屏幕上。

现在，您已经学会了如何使用Python和OpenCV来计算立体图像的深度图。