cv:StereoSGBM()换为Opencv c++函数

StereoSGBM()是OpenCV中的一个函数，可以用于计算视差图像。在C++中调用该函数的代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat img1 = cv::imread("left.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat img2 = cv::imread("right.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    cv::Mat disp;
    cv::Ptr<cv::StereoSGBM> sgbm = cv::StereoSGBM::create(0, 16, 3);
    sgbm->compute(img1, img2, disp);

    cv::imshow("disparity", disp);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

其中，`img1`和`img2`分别是左右相机拍摄的灰度图像，`disp`是计算得到的视差图像。`cv::StereoSGBM::create()`函数用于创建一个`StereoSGBM`对象，并设置了一些参数，例如最小视差值为0，最大视差值为16，窗口大小为3。最后调用`compute()`函数计算出视差图像。

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cv::fisheye::StereoRectify（）换为Opencv c++函数

在 OpenCV C++ 中，可以使用 `cv::fisheye::stereoRectify()` 函数进行鱼眼相机的双目矫正，其函数原型如下：

void cv::fisheye::stereoRectify(
    InputArray K1, InputArray D1, InputArray K2, InputArray D2,
    Size imageSize, InputArray R, InputArray t,
    OutputArray R1, OutputArray R2,
    OutputArray P1, OutputArray P2,
    OutputArray Q, int flags = cv::CALIB_ZERO_DISPARITY,
    Size newImageSize = Size()
);

其中各参数的含义如下：

- `K1`：左相机的内参矩阵。
- `D1`：左相机的畸变参数。
- `K2`：右相机的内参矩阵。
- `D2`：右相机的畸变参数。
- `imageSize`：图像的分辨率大小。
- `R`：左相机到右相机的旋转矩阵。
- `t`：左相机到右相机的平移向量。
- `R1`：输出参数，左相机矫正旋转矩阵。
- `R2`：输出参数，右相机矫正旋转矩阵。
- `P1`：输出参数，左相机投影矩阵。
- `P2`：输出参数，右相机投影矩阵。
- `Q`：输出参数，重投影矩阵。
- `flags`：标志位，可选参数，默认值为 `cv::CALIB_ZERO_DISPARITY`。
- `newImageSize`：新图像的分辨率大小，可选参数，默认值为空 `Size()`。

下面是一个示例代码：

cv::Mat K1, D1, K2, D2, R, T;
// 填充内参矩阵、畸变参数、旋转矩阵和平移向量

cv::Size imageSize; // 填充图像分辨率大小

cv::Mat R1, R2, P1, P2, Q;
cv::fisheye::stereoRectify(
    K1, D1, K2, D2, imageSize, R, T, R1, R2, P1, P2, Q, cv::CALIB_ZERO_DISPARITY
);

// 输出矫正后的参数
std::cout << "R1: " << R1 << std::endl;
std::cout << "R2: " << R2 << std::endl;
std::cout << "P1: " << P1 << std::endl;
std::cout << "P2: " << P2 << std::endl;
std::cout << "Q: " << Q << std::endl;

Python中调用一个接受cv::Mat数据的C++函数

在 Python 中调用一个接受 `cv::Mat` 数据的 C++ 函数，可以使用 `Boost.Python` 库。

假设有如下的 C++ 代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

void process_image(cv::Mat image) {
    // 对图像进行处理
    // ...
}

则需要使用 `Boost.Python` 来将 `process_image` 函数导出到 Python 中。示例代码如下：

#include <boost/python.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <numpy/arrayobject.h>

using namespace boost::python;

void process_image(cv::Mat image) {
    // 对图像进行处理
    // ...
}

// 将 cv::Mat 转换为 numpy.ndarray
PyObject* mat_to_ndarray(const cv::Mat& mat) {
    npy_intp dims[2] = { mat.rows, mat.cols };
    int dtype = NPY_UINT8;
    int channels = mat.channels();
    if (channels == 1) {
        dtype = NPY_UINT8;
    } else if (channels == 3) {
        dtype = NPY_UINT8;
    } else if (channels == 4) {
        dtype = NPY_UINT8;
    }
    PyObject* pyobj = PyArray_SimpleNewFromData(2, dims, dtype, mat.data);
    PyObject* capsule = PyCapsule_New((void*)mat.data, NULL, NULL);
    PyArray_SetBaseObject((PyArrayObject*)pyobj, capsule);
    return pyobj;
}

// 将 numpy.ndarray 转换为 cv::Mat
cv::Mat ndarray_to_mat(PyObject* ndarray) {
    PyArrayObject* np_array = (PyArrayObject*)ndarray;
    int ndims = PyArray_NDIM(np_array);
    npy_intp* dims = PyArray_DIMS(np_array);
    int dtype = PyArray_TYPE(np_array);
    int channels = (dtype == NPY_UINT8) ? 1 : 3;
    if (ndims == 3) {
        channels = dims[2];
    }
    cv::Mat mat(dims[0], dims[1], CV_MAKETYPE(dtype, channels), PyArray_DATA(np_array));
    return mat.clone();
}

BOOST_PYTHON_MODULE(my_module) {
    import_array();  // 初始化 NumPy

    // 导出 process_image 函数
    def("process_image", process_image);

    // 导出 mat_to_ndarray 函数
    def("mat_to_ndarray", mat_to_ndarray);

    // 导出 ndarray_to_mat 函数
    def("ndarray_to_mat", ndarray_to_mat);
}

在 Python 中，可以按照以下方式调用 C++ 函数 `process_image`：

import numpy as np
import cv2
import my_module

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 将 cv::Mat 转换为 numpy.ndarray
image_array = my_module.mat_to_ndarray(image)

# 调用 C++ 函数处理图像
my_module.process_image(image_array)

注意：在使用 NumPy 数组时，需要先初始化 NumPy，可以使用 `import_array()` 函数进行初始化。同时，为了避免内存释放问题，需要在 `mat_to_ndarray` 函数中使用 `PyCapsule_New` 函数创建一个新的 Python 对象，并将其作为 `numpy.ndarray` 的基础对象。