双目识别三维重建python代码

双目视觉（Binocular Vision）结合立体匹配技术可以用于三维重建，Python中有许多库支持这个过程，如OpenCV、PCL (Point Cloud Library) 和 PyOpenGL。下面是一个简单的例子，展示如何使用OpenCV进行基本的立体视觉三维重建：

import cv2
import numpy as np

# 获取左右相机图像
left_img = cv2.imread('left.jpg')
right_img = cv2.imread('right.jpg')

# 配准参数
stereo_params = dict(
    # 计算深度图使用的算法
    stereoMatcher=cv2.StereoBM_create(numDisparities=16, blockSize=15),
    # 对齐函数
    minDisparity=-16,
    numDisparities=128,
    blockSize=15,
    P1=800000,   # 第一阶段的SGBM参数
    P2=8000000,  # 第二阶段的SGBM参数
    disp12MaxDiff=1,
    preFilterCap=63,
    uniquenessRatio=10,
    speckleWindowSize=100,
    speckleRange=32
)

# 创建StereoBM对象并计算深度图
stereo = cv2.StereoBM_create(**stereo_params)
disparity_map = stereo.compute(left_img, right_img)

# 将灰度值转换为深度值
disparity = disparity_map.astype(np.float32) / 16.0
depth = stereo.getDisparityToDepth(disparity)

# 纠正深度值（假设相机参数已知）
# 这里通常需要相机的内参和外参信息，实际应用中要替换为你的数据
camera_matrix, dist_coeffs = ... # 从你的相机参数获取
depth = cv2.remap(depth, None, None, cv2.INTER_LINEAR, cv2.BORDER_CONSTANT, 0)

# 显示原始图片和处理后的深度图
cv2.imshow('Left Image', left_img)
cv2.imshow('Right Image', right_img)
cv2.imshow('Depth Map', depth)

# 等待用户按键，然后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()