使用python-opencv，对图像进行立体校正

立体校正（Stereo Rectification）是将双目图像中的像素点转换成同一平面上的像素点，以便进行后续的立体匹配。使用Python-OpenCV可以很方便地进行立体校正。下面是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取左右两张图像
img_left = cv2.imread('left.png')
img_right = cv2.imread('right.png')

# 读取相机参数
K_left = np.loadtxt('K_left.txt')
d_left = np.loadtxt('dist_left.txt')
K_right = np.loadtxt('K_right.txt')
d_right = np.loadtxt('dist_right.txt')
R = np.loadtxt('R.txt')
T = np.loadtxt('T.txt')

# 计算校正映射
size = img_left.shape[:2][::-1]
R1, R2, P1, P2, Q, validPixROI1, validPixROI2 = cv2.stereoRectify(K_left, d_left, K_right, d_right, size, R, T)

# 计算校正映射表
map1_left, map2_left = cv2.initUndistortRectifyMap(K_left, d_left, R1, P1, size, cv2.CV_16SC2)
map1_right, map2_right = cv2.initUndistortRectifyMap(K_right, d_right, R2, P2, size, cv2.CV_16SC2)

# 应用校正映射表，进行立体校正
img_left_rect = cv2.remap(img_left, map1_left, map2_left, cv2.INTER_LINEAR)
img_right_rect = cv2.remap(img_right, map1_right, map2_right, cv2.INTER_LINEAR)

在上述代码中，我们首先读取了左右两张图像和相机参数，然后使用`cv2.stereoRectify()`函数计算校正映射。该函数的参数包括左右相机的内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量，以及图像大小。校正映射包括左右两张图像的旋转矩阵、投影矩阵和视差变换矩阵等信息，可以通过该函数的返回值获取。

接着，我们使用`cv2.initUndistortRectifyMap()`函数计算校正映射表。该函数的参数包括相机的内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵、投影矩阵、图像大小和插值方法等。该函数的返回值是两个映射表，可以通过这两个映射表对图像进行校正。

最后，我们使用`cv2.remap()`函数对左右两张图像进行校正。该函数的参数包括原图像、映射表和插值方法等。校正后得到的图像可以用于后续的立体匹配。