python 深度 视差 计算_NCC视差匹配计算视差图（python）

视差是指相机左右两个摄像头拍摄同一场景时，由于视角不同而导致的像素位移差异。NCC（Normalized Cross Correlation）视差匹配是一种常用的计算视差的方法之一。下面是在Python中实现NCC视差匹配计算视差图的步骤：

1. 读取左右两个摄像头拍摄的图像。

2. 对图像进行预处理，包括去噪、灰度化、归一化等。

3. 定义一个窗口大小，遍历左图像的每个像素点，在右图像中搜索与该像素点最相似的像素点。相似度可以通过计算两个窗口的NCC系数来得到。

4. 根据计算出的相似度，确定该像素点的视差值。

5. 对所有像素点都进行相似度计算和视差值确定，得到最终的视差图。

下面是一段Python代码示例，实现了NCC视差匹配计算视差图的功能：

import cv2
import numpy as np

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

# 图像预处理
imgL = cv2.GaussianBlur(imgL, (5, 5), 0)
imgR = cv2.GaussianBlur(imgR, (5, 5), 0)
imgL = cv2.normalize(imgL, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
imgR = cv2.normalize(imgR, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 定义窗口大小和搜索范围
winSize = 5
searchRange = 50

# 初始化视差图
disparity = np.zeros_like(imgL)

# 遍历左图像的每个像素点
for i in range(winSize, imgL.shape[0] - winSize):
    for j in range(winSize, imgL.shape[1] - winSize):
        # 定义左图像窗口
        leftWin = imgL[i - winSize:i + winSize + 1, j - winSize:j + winSize + 1]

        # 初始化最大相似度和视差值
        maxCorr = -1
        disp = 0

        # 在右图像中搜索与左图像窗口最相似的窗口
        for k in range(j - searchRange, j + searchRange):
            if k < winSize or k >= imgR.shape[1] - winSize:
                continue
            rightWin = imgR[i - winSize:i + winSize + 1, k - winSize:k + winSize + 1]
            corr = np.sum(leftWin * rightWin) / np.sqrt(np.sum(leftWin ** 2) * np.sum(rightWin ** 2))
            if corr > maxCorr:
                maxCorr = corr
                disp = j - k

        # 将视差值保存到视差图中
        disparity[i, j] = disp

# 显示视差图
cv2.imshow('disparity', disparity)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，此代码示例仅作为参考，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。