cv2在Python双目测距

`cv2`，全称OpenCV的Python接口，是一个广泛用于计算机视觉任务的库。在双目测距（Stereo Vision）这个场景中，它提供了一系列函数来进行深度估计，这是通过比较来自两个摄像头的图像对（通常是一对平行设置的相机）来计算物体距离的技术。

在`cv2`中，你可以使用以下步骤进行基本的双目测距：

1. **图像预处理**：首先，需要从两个摄像头获取同步的视频流，并对每一帧进行灰度化、去噪和平滑处理，以提高后续深度计算的精度。

2. **特征匹配**：使用如`goodFeaturesToTrack()`或者`orb()`等方法提取关键点并计算它们之间的对应关系。

3. **创建立体图**：将左右两幅图片组合成一个立体视图，通常是通过将左眼图像放在上方，右眼图像放在下方，并标记出对应的匹配点。

4. **计算深度**：利用像差法（Disparity Map），例如SGBM (StereoBM) 或者 SAD (Sum of Absolute Differences) 算法，基于像素间的差异计算每个像素的深度信息。

5. **后处理**：深度映射可能存在噪声，可以应用滤波器（如滤波器金字塔或双边滤波）进行平滑。

以下是一个简单的示例代码片段：

import cv2
import numpy as np

# 初始化立体摄像头
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)

left_img = ... # 左眼图像
right_img = ... # 右眼图像
disparity_map = stereo.compute(left_img, right_img)

# 将 disparity 转换为深度值
depth = np.zeros_like(disparity_map)
min_disp = stereo.getMinDisparity()
max_disp = stereo.getMaxDisparity()
depth[disparity_map != max_disp] = min_disp + (disparity_map[disparity_map != max_disp].astype(np.float32) - min_disp) * depth_scale / max Disp

# 可能需要进一步的后处理
filtered_depth = cv2.filter2D(depth, -1, kernel)