双目相机图割法立体匹配python

双目相机图割法是一种经典的立体匹配算法，通过图割最小化能量函数来确定左右视图中像素点的对应关系。在Python中实现双目相机图割法可以使用OpenCV库的cv2.StereoSGBM()函数，该函数实现了图割算法。具体步骤如下：

1. 读取左右视图的图像，将它们转换为灰度图像。
2. 初始化StereoSGBM对象，设置算法参数（如SAD窗口大小、最小视差值、最大视差值等）。
3. 调用StereoSGBM对象的compute()函数计算视差图。
4. 对视差图进行后处理（如中值滤波、填充边界等）。
5. 显示视差图。

下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取左右视图的图像
left_img = cv2.imread('left.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
right_img = cv2.imread('right.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 初始化StereoSGBM对象，设置算法参数
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0, numDisparities=16, blockSize=3)

# 计算视差图
disparity = stereo.compute(left_img, right_img)

# 后处理
disparity = cv2.medianBlur(disparity, 5)

# 显示视差图
cv2.imshow('Disparity', disparity/16.0)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，minDisparity、numDisparities和blockSize是算法参数，可以根据具体情况进行调整。disparity/16.0是为了将视差值转换为真实的深度值。