opencv 光度立体学 算法

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它包含了丰富的功能，包括光度立体学算法。光度立体学是一种三维重建技术，通过同时获取两张或多张图像，利用像素间的亮度差异计算深度信息，创建出场景的三维模型。

在这个过程中，关键步骤包括以下几个部分：
1. **数据采集**：使用一对或多对相机（如双目相机），拍摄同一场景的不同视角图片。
2. **特征匹配**：在不同视图之间寻找对应点，通常使用SIFT、SURF或其他特征描述符。
3. **计算对应深度**：通过视差公式（如半幅差分法或基于梯度的估计）推算每个像素的深度。
4. **密集深度地图**：对于每个像素，基于多对对应点的深度平均或优化得到更准确的深度值。
5. **后处理**：进行滤波、去噪以及表面光滑处理，以便获得更高质量的三维模型。

OpenCV提供了函数和模块，如`StereoBM`, `StereoSGBM`, 和 `stereo_calib`等，用于执行这些立体视觉任务。