标签: 双目视觉

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。