Python+OpenCV学习（18）---双目视觉深度信息恢复

来源：互联网发布：支付宝mac版编辑：程序博客网时间：2024/04/25 06:40

利用python学习OpenCV，个人感觉比较方便。函数的形式与C++基本相同，所以切换过来还是比较好的，对于像我这种对python不太熟练的人，使用python的集成开发环境PyCharm进行学习，可以设置断点调试，有助于我这类初学者理解掌握。

下面是利用python语言结合OpenCV进行深度信息恢复的代码：

# -*- coding:utf-8 -*-__author__ = 'Microcosm'import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg_L = cv2.imread("E:\python\Python Project\opencv_showimage\images\stereoBM\\tsukuba_l.png",0)img_R = cv2.imread("E:\python\Python Project\opencv_showimage\images\stereoBM\\tsukuba_r.png",0)stereo = cv2.StereoBM(cv2.STEREO_BM_BASIC_PRESET,16,15)# stereo = cv2.createStereoBM(numDisparities=16, blockSize=15)  OpenCV 3.0的函数disparity = stereo.compute(img_L, img_R)plt.subplot(121),plt.imshow(img_L,'gray'),plt.title('img_left'),plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.subplot(122),plt.imshow(disparity,'gray'),plt.title('disparity'),plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.show()

结果图如下：

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