opencv生成视差图

### 回答1：
生成视差图可以使用opencv中的StereoSGBM算法，具体步骤如下：

1. 读取左右两张图像，并将其转为灰度图像。

2. 定义StereoSGBM对象，设置其参数，包括最小视差、最大视差、SAD窗口大小等。

3. 调用StereoSGBM对象的compute方法，对两张图像进行匹配计算，得到视差图。

4. 对视差图做一些后处理，比如显示、保存等。

下面是代码示例：

import cv2

# 读取左右两张图像
imgL = cv2.imread('left.png', 0)
imgR = cv2.imread('right.png', 0)

# 定义StereoSGBM对象
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0, numDisparities=16, blockSize=3)

# 计算视差图
disparity = stereo.compute(imgL, imgR)

# 后处理
disparity = cv2.normalize(disparity, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)

# 显示和保存视差图
cv2.imshow('disparity', disparity)
cv2.imwrite('disparity.png', disparity)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

注意，此处的左右图像应该是同一场景从不同角度拍摄得到的，且应该已经进行了校正。如果没有进行校正，可以使用opencv中的StereoRectify函数对左右图像进行校正。

### 回答2：
OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理的开源库。它提供了很多函数和工具来处理图像和视频数据。

要生成视差图，首先需要获取两幅视差图像，通常分别表示左眼和右眼观察到的同一个场景。这两幅图像可以通过立体相机或者从不同角度拍摄同一场景获得。

生成视差图的关键在于计算两幅图像之间的视差信息，即同一点在两幅图像中的像素偏移量。一种常用的方法是利用图像的纹理信息，在两幅图像中寻找相似的纹理块。这可以通过计算图像的灰度直方图或者特征向量进行。

OpenCV提供了一些视差计算的函数，如StereoBM和StereoSGBM。StereoBM算法基于块匹配的思想，使用固定大小的窗口在两幅图像中搜索最佳匹配块。而StereoSGBM算法则利用更复杂的信号处理和优化技术来更准确地计算视差。

通过调用这些函数，可以将左右视图的图像作为输入，然后生成视差图。视差图中的每个像素值表示了对应像素在两幅图像中的视差值。生成的视差图可以用于立体匹配、距离估计和三维重建等应用。

需要注意的是，视差图的质量和准确性取决于输入图像的质量、生成视差的算法以及参数设置等因素。因此，在生成视差图之前，需要对图像进行预处理和调参，以确保生成的视差图满足具体应用的需求。