opencv 视差图

OpenCV中的视差图是通过计算两幅图像之间的视差来获得的。视差图可以提供关于场景深度的信息，它显示了两幅图像中对应像素之间的偏移量。通过计算左右图像之间的视差，我们可以得到一个灰度图像，其中每个像素的亮度代表了该像素的视差值。视差图可以用来进行深度感知、三维重建和物体检测等应用。

在OpenCV中，有几种方法可以生成视差图。一种常用的方法是使用Semi-Global Matching (SGM) 算法或Graph Cuts (GC) 算法。其中，SGM算法是一种快速而准确的方法，它通过计算匹配代价，并使用动态规划来搜索最优匹配。而GC算法则是基于图割的方法，通过最小化能量函数来进行图像匹配。

在引用中提到了使用GC方法生成视差图的代码示例。该示例使用了OpenCV的cvCreateStereoGCState和cvFindStereoCorrespondenceGC函数来计算视差图。

另外，在引用中提供了一段Python代码示例，使用了OpenCV的StereoBM算法来计算视差图。该示例通过读取左右图像，并使用StereoBM_create函数创建了一个用于计算视差的对象，最后通过调用compute函数计算出视差图。

总结来说，OpenCV提供了多种方法来生成视差图，包括SGM算法、GC算法和StereoBM算法等。具体使用哪种方法取决于应用场景和需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [2019-9-29 opencv摄像机标定与三维重构4-Depth Map from Stereo Images立体图像中的深度图（视差图）](https://blog.csdn.net/weixin_42555985/article/details/101671111)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [OpenCV三种立体匹配求视差图算法总结](https://blog.csdn.net/Real_Myth/article/details/44805385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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