vs2015与opencv4.5.5视差图生成特征值检测

你可以使用OpenCV库中的SGBM算法来生成视差图，并使用OpenCV库中的ORB或SIFT算法来进行特征值检测。

以下是一个简单的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat imgL = imread("left.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat imgR = imread("right.png", IMREAD_GRAYSCALE);

    // SGBM算法生成视差图
    Ptr<StereoSGBM> sgbm = StereoSGBM::create(0, 64, 5, 8 * 5 * 5, 32 * 5 * 5, 1, 63, 10, 100, 32, StereoSGBM::MODE_SGBM);
    Mat disp;
    sgbm->compute(imgL, imgR, disp);

    // 显示视差图
    Mat disp8;
    normalize(disp, disp8, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8U);
    imshow("Disparity", disp8);

    // ORB算法进行特征值检测
    Ptr<ORB> orb = ORB::create();
    std::vector<KeyPoint> keypoints;
    Mat descriptors;
    orb->detectAndCompute(imgL, Mat(), keypoints, descriptors);

    // 显示特征点
    Mat imgKeyPoints;
    drawKeypoints(imgL, keypoints, imgKeyPoints);
    imshow("Key points", imgKeyPoints);

    waitKey(0);
    return 0;
}

其中，`left.png`和`right.png`是左右两张图像，可以通过摄像头拍摄或从文件中读取。`compute`函数会生成视差图，`detectAndCompute`函数会进行特征值检测，并返回检测到的关键点和对应的描述子。你可以根据自己的需求调整算法的参数来获得更好的效果。