光度立体算法opencv版

OpenCV中实现了基于光度立体的三维重建算法，该算法可以从多个光照方向的图像中恢复物体的三维几何形状和表面反射率。以下是一个基于OpenCV的光度立体算法的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载多个图像，每个图像对应一个光源
img1 = cv2.imread('img1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('img2.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img3 = cv2.imread('img3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将图像转换为浮点型数据
img1 = np.float32(img1) / 255.0
img2 = np.float32(img2) / 255.0
img3 = np.float32(img3) / 255.0

# 计算每个像素的法向量
normals = cv2.ppf_match_3d.computeNormalsAGD(img1, img2, img3)

# 从法向量计算深度图
depth = cv2.ppf_match_3d.computeDepthNormalsAGD(normals)

# 可视化深度图
cv2.imshow('Depth', depth)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先加载了三个图像，每个图像对应一个光源，然后将它们转换为浮点型数据。接着，使用OpenCV的 `computeNormalsAGD()` 函数计算每个像素的法向量，并使用这些法向量计算深度图。最后，使用OpenCV的 `imshow()` 函数将深度图可视化显示出来。

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际实现中可能需要根据具体情况进行一些参数调整。同时，需要保证每个图像的光源位置和方向不同，以便计算出正确的深度图。