结构光中计算视差，得到视差图的daima

以下是使用OpenCV进行结构光视差计算的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载左右两张图像
img_left = cv2.imread('left.jpg')
img_right = cv2.imread('right.jpg')

# 转换为灰度图像
gray_left = cv2.cvtColor(img_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_right = cv2.cvtColor(img_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设置参数
window_size = 3
min_disp = 0
max_disp = 16
num_disp = max_disp - min_disp

# 创建视差计算对象
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=min_disp,
                                numDisparities=num_disp,
                                blockSize=window_size,
                                P1=8 * 3 * window_size ** 2,
                                P2=32 * 3 * window_size ** 2,
                                disp12MaxDiff=1,
                                uniquenessRatio=10,
                                speckleWindowSize=100,
                                speckleRange=32)

# 计算视差图
disparity = stereo.compute(gray_left, gray_right)

# 显示视差图
cv2.imshow('disparity', disparity)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

其中，`left.jpg`和`right.jpg`是左右两个相机拍摄的图像，`window_size`是窗口大小，`min_disp`和`max_disp`是最小和最大视差值，`num_disp`是视差值的数量，`P1`和`P2`是平滑约束参数，`disp12MaxDiff`是左右视差图之间的最大差异，`uniquenessRatio`是唯一性比率，`speckleWindowSize`和`speckleRange`是去除噪点的参数。

使用以上代码可以得到左右两个图像的视差图。