sgm立体匹配python

SGM（Semi-Global Matching）是一种用于立体匹配的算法，可以在两个图像中找到对应的像素点，从而得到深度信息。在Python中，可以使用OpenCV库来实现SGM算法。

以下是一个使用Python和OpenCV实现SGM立体匹配的简单示例代码：

import cv2

# 读取左右视图的图像
left_img = cv2.imread('left_image.png', 0)
right_img = cv2.imread('right_image.png', 0)

# 创建SGM对象
sgbm = cv2.StereoSGBM_create()

# 设置SGM参数
sgbm.setMinDisparity(0)
sgbm.setNumDisparities(16)
sgbm.setBlockSize(5)
sgbm.setUniquenessRatio(10)
sgbm.setSpeckleWindowSize(100)
sgbm.setSpeckleRange(32)
sgbm.setDisp12MaxDiff(1)

# 计算视差图
disparity_map = sgbm.compute(left_img, right_img)

# 显示视差图
cv2.imshow('Disparity Map', disparity_map)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先通过`cv2.imread()`函数读取左右视图的图像。然后，创建`cv2.StereoSGBM_create()`对象并设置SGM算法的参数。接下来，调用`compute()`函数计算视差图。最后，使用`imshow()`函数显示视差图。

请注意，这只是一个简单的示例代码，并且参数设置可能需要根据具体情况进行调整。此外，还可以使用其他立体匹配算法，如BM（Block Matching）算法，来实现立体匹配。