由视差图实现稠密重建的python代码

视差图实现稠密重建的基本步骤是：

1. 对左右两张图片进行预处理，例如灰度化、高斯滤波等；
2. 对左右两张图片进行匹配，得到视差图；
3. 根据视差图计算深度图。

以下是一份基于OpenCV库实现视差图计算的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

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

# 转换为灰度图
gray_left = cv2.cvtColor(img_left, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_right = cv2.cvtColor(img_right, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行SIFT特征检测和匹配
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray_left, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray_right, None)
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

# 过滤误匹配
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 计算视差图
disparity_range = 16
stereo = cv2.StereoSGBM_create(minDisparity=0,
                                numDisparities=disparity_range,
                                blockSize=5,
                                P1=8 * 3 * 5 ** 2,
                                P2=32 * 3 * 5 ** 2,
                                disp12MaxDiff=1,
                                uniquenessRatio=15,
                                speckleWindowSize=0,
                                speckleRange=2)
disparity = stereo.compute(gray_left, gray_right)

# 计算深度图
focal_length = 0.8  # 摄像头焦距
baseline = 0.05  # 左右摄像头基线长度
depth = np.zeros(disparity.shape, dtype=np.float32)
depth[disparity > 0] = focal_length * baseline / disparity[disparity > 0]

# 显示结果
cv2.imshow('Left Image', img_left)
cv2.imshow('Right Image', img_right)
cv2.imshow('Disparity', (disparity / disparity_range).astype(np.float32))
cv2.imshow('Depth', depth)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，该代码中的视差图计算方法是基于SGBM算法实现的，该算法需要根据实际情况调整一些参数，例如视差范围、窗口大小等。同时，该代码中的深度计算方法仅适用于双目相机，如果是单目相机则需要通过其他方法计算深度。