视差唯一性检验Python代码

视差唯一性检验是一种用于计算机视觉中的深度估计问题的方法，它可以通过计算图像中不同像素之间的视差来推断物体的深度信息。以下是一个简单的视差唯一性检验的Python代码示例：

import numpy as np
import cv2

def disparity_uniqueness_check(left_image, right_image, window_size=5, disparity_range=16):
    # 转换为灰度图像
    left_gray = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    right_gray = cv2.cvtColor(right_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算视差图
    stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0, numDisparities=disparity_range, blockSize=window_size)
    disparity = stereo.compute(left_gray, right_gray)

    # 进行视差唯一性检验
    uniqueness_mask = np.zeros_like(disparity)
    for i in range(disparity.shape):
        for j in range(disparity.shape):
            min_diff = float('inf')
            for d in range(disparity_range):
                if j - d >= 0:
                    diff = abs(int(left_gray[i, j]) - int(right_gray[i, j - d]))
                    if diff < min_diff:
                        min_diff = diff
            if min_diff < 10:  # 设置一个阈值，判断是否满足唯一性条件
                uniqueness_mask[i, j] = 255

    return disparity, uniqueness_mask

# 读取左右图像
left_image = cv2.imread('left_image.png')
right_image = cv2.imread('right_image.png')

# 进行视差唯一性检验
disparity, uniqueness_mask = disparity_uniqueness_check(left_image, right_image)

# 显示结果
cv2.imshow('Disparity', disparity)
cv2.imshow('Uniqueness Mask', uniqueness_mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和优化。另外，代码中使用了OpenCV库来进行图像处理和计算视差，因此需要先安装OpenCV库。