双目视觉是一种利用两个摄像头从不同角度拍摄同一场景，通过计算两幅图像之间的视差信息来获取物体的深度信息的技术。在OpenCV中，我们可以使用StereoBM、StereoSGBM和StereoMCC等算法来实现双目视觉。
以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用OpenCV进行双目视觉：
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取左右相机拍摄的图像
left_image = cv2.imread('left.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
right_image = cv2.imread('right.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建StereoBM对象
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=64, blockSize=15)
# 计算视差图
disparity = stereo.compute(left_image, right_image)
# 归一化视差图
norm_coeff = 255 / disparity.max()
disparity = disparity * norm_coeff / 255
# 显示结果
cv2.imshow('Disparity', disparity)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中，我们首先读取了左右相机拍摄的图像（假设它们已经进行了校正），然后创建了一个StereoBM对象。接着，我们使用`compute`方法计算了视差图。为了可视化结果，我们需要对视差图进行归一化处理。最后，我们显示了归一化后的视差图。
需要注意的是，为了获得更好的效果，通常需要对输入图像进行预处理，例如缩放、平滑滤波等。此外，还可以尝试使用其他算法，如StereoSGBM和StereoMCC，以获得更准确的深度信息。
总之，OpenCV提供了丰富的双目视觉算法，可以帮助我们轻松地实现双目视觉。通过学习和实践这些算法，我们可以更好地理解双目视觉的原理和应用。
作者： 丙丁先生， 来源：面包板社区
链接： https://mbb.eet-china.com/blog/uid-me-3996156.html
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