用python写tif遥感影像立体匹配算法

Tif遥感影像立体匹配算法主要是利用两幅相同区域的遥感影像进行匹配，从而获取该区域的高程信息。这里提供一种基于OpenCV的Python实现方法。

首先，需要安装OpenCV库，可以使用以下命令进行安装：

pip install opencv-python

然后，需要读取两幅tif遥感影像并进行灰度化处理：

import cv2

# 读取左侧影像
left_img = cv2.imread('left.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 读取右侧影像
right_img = cv2.imread('right.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

接下来，使用SIFT算法提取左右影像的特征点，并进行匹配：

# 创建SIFT对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# 检测左侧影像的特征点和描述符
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(left_img, None)

# 检测右侧影像的特征点和描述符
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(right_img, None)

# 创建BFMatcher对象
bf = cv2.BFMatcher()

# 匹配左右影像的特征点
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

然后，需要进行筛选匹配点：

# 筛选匹配点
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good.append(m)

# 获取匹配点的坐标
pts1 = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)
pts2 = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2)

接下来，使用OpenCV的`cv2.stereoSGBM()`函数进行立体匹配：

# 定义立体匹配算法的参数
window_size = 3
min_disp = 0
num_disp = 16 * 5
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)

# 进行立体匹配
disparity = stereo.compute(left_img, right_img)

最后，可以根据匹配结果计算高程信息：

# 计算高程信息
focal_length = 1  # 焦距
baseline = 1  # 基线长度
height, width = left_img.shape[:2]
Q = np.float32([[1, 0, 0, -width / 2],
                [0, 1, 0, -height / 2],
                [0, 0, 0, focal_length],
                [0, 0, 1 / baseline, 0]])

points_3d = cv2.reprojectImageTo3D(disparity, Q)

以上就是基于OpenCV的Python实现方法，可以根据实际情况进行调整和优化。