opencv中获取视差图BM算法
时间: 2024-01-10 11:37:44 浏览: 26
在OpenCV中,可以使用Block Matching(BM)算法来获取视差图。BM算法是一种基于区块匹配的立体匹配算法,它通过将左右图像的对应区域进行匹配,计算出每个像素点的视差值。
以下是使用BM算法获取视差图的示例代码:
```python
import cv2
# 读取左右视图图像
left_img = cv2.imread('left_image.jpg', 0)
right_img = cv2.imread('right_image.jpg', 0)
# 创建BM算法对象
bm = cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15)
# 计算视差图
disparity = bm.compute(left_img, right_img)
# 可选:对视差图进行归一化处理
disparity_normalized = cv2.normalize(disparity, disparity, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
# 显示视差图
cv2.imshow('Disparity Map', disparity_normalized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在示例代码中,首先通过`cv2.imread()`函数读取左右视图的图像。然后使用`cv2.StereoBM_create()`函数创建BM算法对象,可以通过调整`numDisparities`和`blockSize`参数来调节算法的精度和计算速度。接下来,调用`bm.compute()`函数计算视差图。最后,可以使用`cv2.normalize()`函数对视差图进行归一化处理,并使用`cv2.imshow()`函数显示视差图。
请注意,BM算法是一种简单且常用的立体匹配算法,但在某些情况下可能存在一些局限性。在实际应用中,你可能需要考虑其他更复杂的立体匹配算法,如Semi-Global Block Matching(SGBM)或Graph Cuts等,以获得更好的视差图质量。