双目相机识别c++代码

以下是双目相机识别c代码的示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 创建左右相机对象
    VideoCapture left_cam(0);
    VideoCapture right_cam(1);

    // 设置相机参数
    left_cam.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);
    left_cam.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);
    right_cam.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);
    right_cam.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);

    // 创建窗口
    namedWindow("Left Camera", CV_WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Right Camera", CV_WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Disparity Map", CV_WINDOW_NORMAL);

    // 创建BM算法对象
    StereoBM sbm;

    // 设置SBM算法参数
    sbm.state->SADWindowSize = 9;
    sbm.state->numberOfDisparities = 112;
    sbm.state->preFilterSize = 5;
    sbm.state->preFilterCap = 61;
    sbm.state->minDisparity = -39;
    sbm.state->textureThreshold = 507;
    sbm.state->uniquenessRatio = 0;
    sbm.state->speckleWindowSize = 0;
    sbm.state->speckleRange = 8;
    sbm.state->disp12MaxDiff = 1;

    Mat left_frame, right_frame, disp_map;

    while (true)
    {
        // 读取左右相机帧
        left_cam >> left_frame;
        right_cam >> right_frame;

        // 转换为灰度图
        cvtColor(left_frame, left_frame, CV_BGR2GRAY);
        cvtColor(right_frame, right_frame, CV_BGR2GRAY);

        // 进行立体匹配
        sbm(left_frame, right_frame, disp_map);

        // 显示结果
        imshow("Left Camera", left_frame);
        imshow("Right Camera", right_frame);
        imshow("Disparity Map", disp_map);

        // 按下ESC键退出程序
        if (waitKey(1) == 27)
            break;
    }

    return 0;
}

该示例使用OpenCV库进行图像处理和视差计算。首先创建左右相机对象，设置相机参数，然后创建窗口。接下来创建SBM算法对象，并设置算法参数。在循环中，读取左右相机帧，转换为灰度图像，进行立体匹配，显示结果。最后，按下ESC键退出程序。